Bienvenue à la classe 2 de Modèles linéaires avancés pour la science des données : Modèles linéaires statistiques. Ce cours est une introduction aux moindres carrés du point de vue de l'algèbre linéaire et des mathématiques. Avant de commencer le cours, assurez-vous d'avoir les connaissances suivantes : - Une compréhension de base de l'algèbre linéaire et du calcul à plusieurs variables - Une compréhension de base des statistiques et des modèles de régression - Au moins une petite familiarité avec les mathématiques basées sur la preuve - Une connaissance de base du langage de programmation R Après avoir suivi ce cours, les étudiants auront une base solide dans le traitement algébrique linéaire de la modélisation de la régression. Cela améliorera considérablement la compréhension générale des modèles de régression par les scientifiques des données appliquées.
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Modèles linéaires avancés pour la science des données 2 : Modèles linéaires statistiques
Ce cours fait partie de Spécialisation Statistiques avancées pour la science des données
Instructeur : Brian Caffo, PhD
24 758 déjà inscrits
Inclus avec
(106 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Inférence statistique
- Catégorie : Distribution de probabilité
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Modélisation mathématique
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : La programmation en R
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Algèbre linéaire
- Catégorie : Mathématiques appliquées
- Catégorie : Analyse de régression
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4 devoirs
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, nous couvrons les bases du cours ainsi que les prérequis. Nous couvrons ensuite les bases des valeurs attendues pour les vecteurs multivariés. Nous terminons par les propriétés des moments des estimations des moindres carrés ordinaires.
Inclus
7 vidéos3 lectures1 devoir
Dans ce module, nous construisons la distribution normale multivariée et singulière en commençant par les normales iid.
Inclus
4 vidéos2 lectures1 devoir
Dans ce module, nous construisons les résultats distributionnels de base que nous voyons dans la régression multivariable.
Inclus
8 vidéos1 lecture1 devoir
Dans ce module, nous reviendrons sur les résidus et examinerons leurs résultats en termes de distribution. Nous examinerons également les résidus dits de PRESS et montrerons comment ils peuvent être calculés sans réajustement du modèle.
Inclus
4 vidéos2 lectures1 devoir
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Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
Statut : Essai gratuitUniversity of Pittsburgh
Statut : Essai gratuitDuke University
Statut : Essai gratuitIllinois Tech
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Avis des étudiants
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Révisé le 13 janv. 2023
Great !!! Learning time and I enjoy the math side of it...
Révisé le 2 avr. 2020
This is a great course from Johns Hopkins University . By taking this course, I improved my Data Management, Statistical Programming, and Statistics skills.
Révisé le 30 janv. 2017
Good course on applied linear statistical modeling.
Foire Aux Questions
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