线性模型，顾名思义，就是利用线性假设将结果与一组相关预测因子联系起来。 回归模型是线性模型的一个子集，是数据科学家工具包中最重要的统计分析工具。本课程涵盖回归分析、最小二乘法和使用回归模型的推断。还将介绍回归模型的特殊情况、方差分析和方差分析。还将研究残差和变异性分析。课程将涵盖现代模型选择思想和回归模型的新用途，包括散点图平滑。
回归模型
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- 通过实践项目培养工作相关技能
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该课程共有4个模块
本周，我们的重点是最小二乘法和线性回归。
涵盖的内容
9个视频11篇阅读材料1个作业3个编程作业
本周，我们将完成线性回归的剩余部分，然后转向多元回归的第一部分。
涵盖的内容
10个视频5篇阅读材料1个作业3个编程作业
本周，我们将在上周介绍多元回归的基础上，举例说明残差、诊断、方差膨胀和模型比较。
涵盖的内容
14个视频5篇阅读材料2个作业3个编程作业
本周，我们将学习广义线性模型，包括二元结果和泊松回归。
涵盖的内容
7个视频6篇阅读材料1个作业4个编程作业1次同伴评审
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
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Chaitanya A.
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学生评论
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DJ
已于 Aug 1, 2017审阅
Great introductory course on Regression Models. Super practical and well explained. Definitely doing the exercises and final project is a must to get all the learnings!
BK
已于 Feb 9, 2016审阅
This was a tough class covering a lot of material. The last week on logistic regression completely lost me. If you're new to stats like me you might want to take it more than once.
SR
已于 Jan 3, 2022审阅
One Star for the Video Lecture, One star for the free E-book, one star for the swirl lesson and two star for the video solutions of the exercises from the ebook (posted in youtube). Thank you.
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¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业，将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。