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
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Regressionsmodelle
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Dozenten: Brian Caffo, PhD
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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 Analyse
- Kategorie: Datenwissenschaft
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Kategorie: Statistische Inferenz
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Logistische Regression
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Felipe M.
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Jennifer J.
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VS
Geprüft am 22. Apr. 2018
Great course to get the basics on Linear Models and Inference. Great Introduction to Logistic Regression and Poisson Regression. Good emphasis in Diagnostics of the main assumptions
AA
Geprüft am 28. Feb. 2017
This course has been the most difficult in the Dara Science track so far, but you get a more in depth knowledge in data analysis and interpretation based on statistical models.
KA
Geprüft am 16. Dez. 2017
Excellent course that is jam-packed with useful material! It is quite challenging and gives a thorough grounding in how to approach the process of selecting a linear regression model for a data set.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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