Bienvenue à la classe 2 de Modèles linéaires avancés pour la science des données : Modèles linéaires statistiques. Ce cours est une introduction aux moindres carrés du point de vue de l'algèbre linéaire et des mathématiques. Avant de commencer le cours, assurez-vous d'avoir les connaissances suivantes : - Une compréhension de base de l'algèbre linéaire et du calcul à plusieurs variables - Une compréhension de base des statistiques et des modèles de régression - Au moins une petite familiarité avec les mathématiques basées sur la preuve - Une connaissance de base du langage de programmation R Après avoir suivi ce cours, les étudiants auront une base solide dans le traitement algébrique linéaire de la modélisation de la régression. Cela améliorera considérablement la compréhension générale des modèles de régression par les scientifiques des données appliquées.

Modèles linéaires avancés pour la science des données 2 : Modèles linéaires statistiques

Modèles linéaires avancés pour la science des données 2 : Modèles linéaires statistiques
Ce cours fait partie de Spécialisation "Statistiques avancées pour la science des données"

Instructeur : Brian Caffo, PhD
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Inclus avec
107 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Probability Distribution
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Probability & Statistics
- Catégorie : Mathematical Modeling
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Statistical Inference
- Catégorie : Applied Mathematics
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Linear Algebra
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : R Programming
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4 devoirs
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

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University of Pittsburgh

Duke University

Illinois Tech
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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
71,02 %
- 4 stars
20,56 %
- 3 stars
4,67 %
- 2 stars
2,80 %
- 1 star
0,93 %
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Révisé le 12 oct. 2019
It is a very good course for any statistics to learn and have a sweet tastes of math and its behind functionality on data.
Révisé le 30 janv. 2017
Good course on applied linear statistical modeling.
Révisé le 6 août 2020
This course is very powerfull for statistical linear

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