Regression und logistische Modelle in Excel und Minitab

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Regression und logistische Modelle in Excel und Minitab

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Prädiktive Analytik und Modellierung mit Minitab“

Dozent: EDUCBA

Bei enthalten

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Was Sie lernen werden

Wenden Sie fortgeschrittene Regressions- und logistische Modellierung in Excel und Minitab an.
Ausgaben interpretieren, Modellprobleme diagnostizieren und die Signifikanz der Prädiktoren bewerten.
Verwenden Sie ANOVA, t-Tests und Korrelationsanalysen für die betriebswirtschaftliche Datenanalyse.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Software zur Datenanalyse
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Prädiktive Analytik
Kategorie: Logistische Regression
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
Kategorie: Datengestützte Entscheidungsfindung
Kategorie: Korrelationsanalyse
Kategorie: Streudiagramme
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Statistische Modellierung

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Statistische Software
Kategorie: Minitab
Kategorie: Microsoft Excel

Wichtige Details

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13 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Prädiktive Analytik und Modellierung mit Minitab“

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Am Ende dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage, fortgeschrittene Regressionstechniken anzuwenden, Ergebnisse zu interpretieren, Modellprobleme zu diagnostizieren und logistische Regression für praktische Geschäftsanwendungen einzusetzen. Außerdem beherrschen sie statistische Werkzeuge in Excel und Minitab, sodass sie t-Tests, ANOVA, Korrelationsanalysen und prädiktive Modellierung sicher durchführen können.

Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern sowohl theoretisches Verständnis als auch praktische Erfahrung im Bereich der prädiktiven Analytik. Anhand praktischer Datensätze, Streudiagramme und geschäftsorientierter Fallstudien erwerben die Teilnehmer die Fähigkeit, Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Sie entwickeln wichtige Kompetenzen bei der Ermittlung der Signifikanz von Prädiktoren, dem Umgang mit Multikollinearität und der Erstellung präziser Regressionsgleichungen. Was diesen Kurs einzigartig macht, ist die ausgewogene Mischung aus angewandten Beispielen, fundierten Analysen und praktischen Tool-Demonstrationen. Von der Analyse von Verbraucherkäufen bis hin zu Szenarien der unternehmerischen Entscheidungsfindung werden die Teilnehmer erkennen, wie Regressionstechniken strategische Ergebnisse direkt unterstützen. Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage, datengesteuerte Modelle zu bewerten, komplexe statistische Ergebnisse zu interpretieren und Regressionsanalysen zur Lösung realer Herausforderungen anzuwenden.

Dieses Modul führt die Lernenden in fortgeschrittene Regressionsmethoden ein, wobei der Schwerpunkt auf Prognosewerten, Streudiagrammen, Regressionsergebnissen und Diagnosen liegt. Die Lernenden erwerben praktische Fähigkeiten bei der Interpretation von Koeffizienten, der Signifikanzprüfung und der Erkennung von Problemen wie Multikollinearität, um eine robuste Regressionsmodellierung zu gewährleisten.

Das ist alles enthalten

11 Videos3 Aufgaben

11 VideosInsgesamt 93 Minuten

Vorhersagewerte generieren8 Minuten
Streudiagramm „Return RIL“7 Minuten
Grundlagen der multiplen Regression9 Minuten
Grundlagen der multiplen Regression – Fortsetzung8 Minuten
Grundlagen der multiplen Regression – Interpretation5 Minuten
Grundlegende Statistiken erstellen7 Minuten
Arbeit am Streudiagramm4 Minuten
Ziel der abhängigen Variable12 Minuten
Das Konzept der Multikollinearität9 Minuten
Bestimme die abhängige Variable Y12 Minuten
Ergebnisse und Beobachtungen12 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 50 Minuten

Prognostizierte Werte und Streudiagramme10 Minuten
Regressionsergebnisse und Diagnostik10 Minuten
Fortgeschrittene Regressionstechniken30 Minuten

Dieses Modul legt den Schwerpunkt auf Anwendungsbeispiele der Regression und führt die Lernenden durch die praktische Analyse und Interpretation von Datensätzen. Die Lernenden üben sich in der Vorhersage von Werten, der Visualisierung von Ergebnissen und dem Vergleich von Modellen, um fundierte Fähigkeiten zur datengestützten Entscheidungsfindung zu entwickeln.

Das ist alles enthalten

11 Videos3 Aufgaben

11 VideosInsgesamt 89 Minuten

Interpretationen – Beispiel 310 Minuten
Berechnung mit und ohne Flux7 Minuten
Streudiagramm: Herzfluss im Vergleich zur Sonneneinstrahlung6 Minuten
Auswertung von Datensätzen12 Minuten
Implementierung von Datensätzen7 Minuten
Beispiel 4: Beobachtungen10 Minuten
Beschreibende Statistik anzeigen7 Minuten
Beispiel 4: Vorhergesagte Werte10 Minuten
Streudiagramm zu Beispiel 45 Minuten
Berechnung des IV – Multiple Regression10 Minuten
Berechnung der unabhängigen multiplen Regression4 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 50 Minuten

Anwendungsbeispiele zur Regression10 Minuten
Prognostizierte Werte und Streudiagramme10 Minuten
Interpretation der Regressionsergebnisse30 Minuten

Dieses Modul befasst sich mit den Grundlagen der logistischen Regression und deren praktischen Anwendungen. Die Teilnehmer lernen, kategoriale Ergebnisvariablen zu verstehen, Odds Ratios zu interpretieren, logistische Modelle zu erstellen und unternehmensrelevante Fallstudien zu nutzen, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Das ist alles enthalten

16 Videos3 Aufgaben

16 VideosInsgesamt 144 Minuten

Grundlagen des logistischen Streudiagramms verstehen10 Minuten
Das grundlegende logistische Streudiagramm setzt sich fort8 Minuten
Erstellung einer Regressionsgleichung11 Minuten
Tabellarische Werte7 Minuten
Auslegung und Umsetzung anhand des Datensatzes11 Minuten
Die Auswertung und Umsetzung des Datensatzes wird fortgesetzt8 Minuten
Ergebnisse und Beobachtungen – Tabellierte Werte9 Minuten
Beispiel für Geschäftskennzahlen7 Minuten
Beispiel zwei und drei: Interpretationen7 Minuten
Gruppe der Regressionsgleichungen8 Minuten
Auswertung und Anwendung von Streudiagrammen9 Minuten
Mehr zur Umsetzung von Streudiagrammen6 Minuten
Festigkeit des Kunststoffgehäuses11 Minuten
Gleichungen trennen11 Minuten
Erstellung von Prognosewerten11 Minuten
Streudiagramm: Stärke vs. Temperatur10 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 50 Minuten

Grundlagen der logistischen Regression10 Minuten
Ergebnisse und Fallstudien10 Minuten
Logistische Regression und ihre Anwendungen30 Minuten

Im Mittelpunkt dieses Moduls steht die Anwendung von Regressions- und Statistikwerkzeugen auf reale Unternehmens- und Verbraucherdaten. Die Teilnehmer nutzen Excel und Minitab für die Analyse, führen Tests wie den t-Test, die Varianzanalyse (ANOVA) und Korrelationsanalysen durch und gewinnen daraus umsetzbare Erkenntnisse für geschäftliche Anwendungen.

Das ist alles enthalten

18 Videos4 Aufgaben

18 VideosInsgesamt 165 Minuten

Daten zum Getreideeinkauf11 Minuten
Kinder: „Ad“ und „RE“ anzeigen10 Minuten
Prognostizierte Werte für einzelne Kunden12 Minuten
Einkommen – unabhängige Variable9 Minuten
Beispiel für die Ausgabe von Kreditkarten11 Minuten
Beispiel 5 – Tabellierte Werte9 Minuten
Erstellung von Ausgabedaten9 Minuten
Beispiel 5: Interpretationen11 Minuten
Situationen Einkommen10 Minuten
Vorhergesagte Werte hinzufügen7 Minuten
Skala des Streudiagramms9 Minuten
Verwendung des Data Analysis Toolpak7 Minuten
Anwendung der deskriptiven Statistik8 Minuten
Deskriptive Statistik – Eingabebereich7 Minuten
Durchführung einer ANOVA6 Minuten
Durchführung des T-Tests6 Minuten
Umsetzung mithilfe von Korrelation10 Minuten
Implementierung mithilfe von Regression12 Minuten

4 AufgabenInsgesamt 60 Minuten

Unternehmens- und Verbraucherdaten10 Minuten
Beispielbasierte Vorhersagen10 Minuten
Analyse mit Excel und Minitab10 Minuten
Geschäftsanwendungen und Tools zur Datenanalyse30 Minuten

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

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