这门统计建模的第二门课程将向学生介绍方差分析（ANOVA）、协方差分析（ANCOVA）和实验设计的研究。方差分析和方差分析作为一种线性回归模型，将为数据科学应用的实验设计提供数学基础。重点将放在与设计相关的重要概念上，如随机化、阻断、因子设计和因果关系。本课程可作为 Coursera 平台上提供的中大博尔德数据科学理学硕士（MS-DS）学位课程的一部分获得学分。MS-DS 是一个跨学科学位，汇集了来自中大博尔德应用数学、计算机科学、信息科学等院系的教师。MS-DS 以成绩为录取依据，不需要申请程序，非常适合在计算机科学、信息科学、数学和统计学方面拥有广泛的本科教育和/或专业经验的个人。了解有关 MS-DS 项目的更多信息，请访问 https://hua.dididi.sbs/degrees/master-of-science-data-science-boulder。 Logo 改编自 Vincent Ledvina 在 Unsplash 上拍摄的照片
方差分析和实验设计
您将学到什么
确定并解释双向方差分析（和方差分析）模型为线性回归模型。
使用双向方差分析和方差分析模型，利用真实数据回答研究问题。
在双向方差分析中定义并应用复制、重复测量和全因子设计的概念。
要了解的详细信息
可分享的证书
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作业
1 个测验，23 项作业
授课语言：英语（English）
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 数据科学应用统计建模 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 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
获得职业证书
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攻读学位
课程 是 University of Colorado Boulder提供的以下学位课程的一部分。如果您被录取并注册，您已完成的课程可计入您的学位学习，您的学习进度也可随之转移。
位教师
授课教师评分
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Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
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Larry W.
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Chaitanya A.
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ZC
已于 Jul 30, 2022审阅
Great course. Really useful and practical, and the exercise is not too difficult.
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