Learn how to make your regression models trustworthy, not just accurate. In this short, hands-on course, you'll explore the key assumptions behind classical linear regression and practice verifying them in RStudio. You'll fit an Ordinary Least Squares (OLS) model, visualize residuals, and detect patterns like heteroscedasticity that can distort financial forecasts. With guided discussions, a coding lab, and diagnostic interpretation, you'll build the confidence to present reliable, evidence-based results. By the end, you'll know how to test assumptions, interpret residuals, and communicate findings clearly to both analysts and decision-makers.
Regression: Identify Assumptions & Apply Models
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Regression: Identify Assumptions & Apply Models
Ce cours fait partie de Spécialisation "Quantitative Finance & Risk Modeling"
Instructeur : ansrsource instructors
Inclus avec
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Technical Communication
- Catégorie : Reliability
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Plot (Graphics)
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Statistical Programming
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Financial Forecasting
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Verification And Validation
- Catégorie : Data Presentation
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : R Programming
- Catégorie : R (Software)
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
février 2026
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Quantitative Finance & Risk Modeling"
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Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuitUniversity of Colorado Boulder
Statut : Essai gratuitDuke University
Statut : Essai gratuitWesleyan University
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