Predict and Validate Regression Models in R

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Predict and Validate Regression Models in R

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Stufe Anfänger

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Was Sie lernen werden

Build and validate linear regression models in R, using diagnostics and cross-validation to ensure robust, reliable business predictions.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Technical Communication
Kategorie: Verification And Validation
Kategorie: Advanced Analytics
Kategorie: Plot (Graphics)

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: R Programming

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

März 2026

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4 Zuweisungen¹

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In diesem Kurs gibt es 2 Module

This course is your entry point into the world of predictive analytics with R. Designed for aspiring data analysts and business professionals, this course empowers you to build and interpret multiple linear regression models from the ground up. You will move beyond simply running code and learn to critically evaluate your model's performance. Through a series of hands-on learnings and real-world case studies, you will master the techniques to diagnose your model's statistical assumptions using residual plots and assess its reliability with k-fold cross-validation.

This module introduces the fundamentals of predictive modeling with multiple linear regression. You will learn how to formulate, build, and interpret a regression model in R to predict outcomes like housing prices or customer churn. More importantly, you will learn to look beyond surface-level accuracy by generating and analyzing key diagnostic plots to ensure your model is statistically sound and free of common pitfalls such as nonlinearity or heteroscedasticity.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

2 VideosInsgesamt 13 Minuten

Beyond Accuracy: The Danger of a "Wrong" Model7 Minuten
Building and Diagnosing a Regression Model in R7 Minuten

2 LektürenInsgesamt 11 Minuten

The Anatomy of a Multiple Regression Model8 Minuten
Connecting Your Skills to Your Career3 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 35 Minuten

Hands-On Learning: Build and Diagnose a Predictive Regression Model30 Minuten
Knowledge Check: Interpreting Model Output and Diagnostics5 Minuten

In this module, you will learn that a model is only useful if its performance is reliable. You will move beyond single-score accuracy to master k-fold cross-validation—a powerful technique for ensuring your model's stability and ensuring that it generalizes to new, unseen data. You will implement this technique in R, analyze the variance in performance across folds, and learn how to confidently report on your model's robustness, a key skill for any data professional.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

2 VideosInsgesamt 13 Minuten

The High-Stakes World of Clinical Trials7 Minuten
Implementing 10-Fold Cross-Validation in R6 Minuten

2 LektürenInsgesamt 13 Minuten

Understanding K-Fold Cross-Validation8 Minuten
Your Future in Advanced Analytics5 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 60 Minuten

Predict and Validate Housing Prices30 Minuten
Hands-On Learning: Validate Model Stability with K-Fold Cross-Validation30 Minuten

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Dozent

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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.