Lineare Modelle setzen, wie der Name schon sagt, ein Ergebnis mit einer Reihe von Prädiktoren von Interesse unter Verwendung linearer Annahmen in Beziehung. Regressionsmodelle, eine Untergruppe der linearen Modelle, sind das wichtigste statistische Analyseinstrument im Werkzeugkasten eines Datenwissenschaftlers. Dieser Kurs befasst sich mit der Regressionsanalyse, den kleinsten Quadraten und der Inferenz mit Regressionsmodellen. Spezialfälle des Regressionsmodells, ANOVA und ANCOVA werden ebenfalls behandelt. Die Analyse von Residuen und Variabilität wird untersucht. Der Kurs behandelt moderne Überlegungen zur Modellauswahl und neue Anwendungen von Regressionsmodellen, einschließlich der Glättung von Streudiagrammen.
Regressionsmodelle
Sichern Sie sich eines unserer besten Angebote mit Coursera Plus für 199 $ (normalerweise 399 $). Jetzt sparen.
Regressionsmodelle
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Brian Caffo, PhD
152.605 bereits angemeldet
Bei enthalten
Fragen Sie Coursera
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
3,376 Bewertungen
5 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
93%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
Was Sie lernen werden
Verwenden Sie Regressionsanalyse, kleinste Quadrate und Inferenz
Verstehen Sie die ANOVA und ANCOVA Modellfälle
Untersuchen Sie die Analyse von Residuen und Variabilität
Beschreiben Sie neuartige Anwendungen von Regressionsmodellen wie die Streudiagramm-Glättung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Statistische Inferenz
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Kategorie: Datenwissenschaft
- Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Logistische Regression
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, müssen Sie auch ein bestimmtes Programm auswählen.
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 4 Module
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
(108 Bewertungen)
Mehr von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik entdecken
Status: Kostenloser TestzeitraumWesleyan University
Status: Kostenloser TestzeitraumDuke University
Status: Kostenloser TestzeitraumUniversity of Michigan
Status: Kostenloser Testzeitraum
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.“
Bewertungen von Lernenden
- 5 stars
64,32 %
- 4 stars
22,84 %
- 3 stars
7,55 %
- 2 stars
2,96 %
- 1 star
2,31 %
Zeigt 3 von 3376 an
DJ
Geprüft am 1. Aug. 2017
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!
SC
Geprüft am 14. März 2017
Good course on the theories behind regression, followed by significant applications and how to use them in R. Lectures are very dry, but the information within them is very useful.
JV
Geprüft am 15. Okt. 2017
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.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,
¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.