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
您将学到什么
使用回归分析、最小二乘法和推理
了解方差分析和方差分析模型案例
调查残差和变异性分析
描述回归模型的新用途，如散点图平滑法
要了解的详细信息
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
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- 向行业专家学习新概念
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该课程共有4个模块
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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.
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''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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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.
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!
JV
已于 Oct 15, 2017审阅
It is very interesting, however is difficult to follow the math explanations, it could be more easy with practical examples.... like the final assignment, it was difficult to me.
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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。