本课程介绍简单和多元线性回归模型。通过这些模型,您可以评估数据集中的变量与连续响应变量之间的关系。教授的外貌吸引力与学生的评估分数之间有关系吗?我们能否根据孩子母亲的某些特征来预测孩子的考试成绩?在本课程中,您将学习线性回归背后的基本理论,并通过数据示例,学习使用免费统计软件 R 和 RStudio 拟合、检查和使用回归模型来检查多个变量之间的关系。
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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
本简短模块将介绍有关 Coursera 专业和课程、本专业的基本知识:用 R 进行统计,以及本课程:线性回归与建模。请花几分钟时间浏览一下。感谢您加入我们的课程!
涵盖的内容
1个视频3篇阅读材料
本周我们将介绍线性回归。许多人可能在阅读新闻时对线性回归有所了解,因为在新闻中,散点图上会叠加带有直线的图形。线性模型可用于预测或评估两个数字变量之间是否存在线性关系。
涵盖的内容
8个视频3篇阅读材料2个作业
欢迎来到第 2 周!本周,我们将学习离群值、线性回归推断和变异分区。请利用本周加强对线性回归的理解。别忘了在讨论区发表你的问题、疑虑和建议!
涵盖的内容
3个视频5篇阅读材料3个作业
本周,我们将探讨多元回归,它允许我们使用多个预测因子(数值和分类)对数值响应变量进行建模。我们还将学习多元线性回归推断、模型选择和模型诊断。本周还有一个期末项目。您将使用所提供的数据集完成一个数据分析问题并提交报告。请阅读项目说明以完成自我评估。
涵盖的内容
7个视频7篇阅读材料3个作业
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学生评论
1,767 条评论
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已于 Sep 21, 2016审阅
Very good course. while it does not cover everything. the teacher does a great job explaining things in a simple manner. My feed back would be to move ANOVA into this module.
已于 May 23, 2017审阅
Very good course taught by Dr. Mine who is as always a very good teacher. The videos are very eloquent and easy to understand. Highly recommend it if you are looking for a basic refresher course.
已于 Jun 20, 2018审阅
This was the first course where I started noticing that I'm really learning and was able to apply some of the earned knowledge at work.Totally recommended.
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