Ce cours offre aux apprenants un premier regard sur le monde de la modélisation statistique. Il commence par une vue d'ensemble des différentes philosophies sur la question "qu'est-ce qu'un modèle statistique" et introduit les apprenants aux idées fondamentales de l'Inférence statistique traditionnelle et du raisonnement. Les apprenants verront pour la première fois le très populaire Test t et approfondiront la Régression linéaire. Ils apprendront également à ajuster et à interpréter des modèles de régression pour un résultat continu avec des prédicteurs multiples. Tous les concepts enseignés dans ce cours seront couverts par des modalités multiples : des conférences basées sur des diapositives, des pratiques de codage guidées avec l'instructeur, et des exercices indépendants mais structurés.
Modélisation de la régression linéaire pour les données de santé
Ce cours fait partie de Spécialisation Science des données pour la recherche en santé
Instructeurs : Philip S. Boonstra
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Connaître le concept de modélisation statistique et les bases de l'Inférence statistique
Reconnaître, ajuster et interpréter un modèle de régression linéaire simple
Développer son intuition pour ajuster et interpréter un modèle de régression multiple
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Inférence statistique
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Analyse de corrélation
- Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : La programmation en R
- Catégorie : Analyse statistique
Détails à connaître
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9 devoirs
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- 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
Il y a 3 modules dans ce cours
Ce module vous donne un premier aperçu du monde de la modélisation statistique. Il commence par un aperçu de haut niveau des différentes philosophies sur la question "qu'est-ce qu'un modèle statistique" et vous introduit aux idées fondamentales de l'inférence et du raisonnement statistiques traditionnels. À la fin du module, vous aurez une compréhension préliminaire de termes importants tels que le principe "échantillon-population" (STOP), la variation d'échantillonnage et les mesures de l'incertitude statistique. Vous aurez également un premier aperçu du très populaire test t.
Inclus
11 vidéos7 lectures3 devoirs3 sujets de discussion
Ce module vous permet d'aller au-delà du test t et d'aborder la régression linéaire. À la fin du module, vous comprendrez comment la régression linéaire est une généralisation du test t.
Inclus
13 vidéos6 lectures4 devoirs2 sujets de discussion
L'une des principales raisons pour lesquelles la régression linéaire est si puissante est qu'elle permet d'ajuster plusieurs variables prédictives en même temps. Dans le module 3, vous apprendrez à ajuster des modèles de régression pour des prédicteurs multiples. Vous verrez comment interpréter le modèle obtenu et comment l'utiliser pour répondre à différentes questions sur vos données.
Inclus
8 vidéos3 lectures2 devoirs1 sujet de discussion
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Statut : Essai gratuitDuke University
Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
Statut : PrévisualisationSimplilearn
Statut : Essai gratuitImperial College London
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