Bienvenue au cours de Modèles linéaires avancés pour la science des données 1 : Moindres carrés. 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.

Modèles linéaires avancés pour la science des données 1 : Moindres carrés
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Modèles linéaires avancés pour la science des données 1 : Moindres carrés
Ce cours fait partie de Spécialisation "Statistiques avancées pour la science des données"

Instructeur : Brian Caffo, PhD
31 261 déjà inscrits
Inclus avec
191 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Modélisation des données
- Catégorie : Produits dérivés
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Mathématiques appliquées
- Catégorie : Modélisation mathématique
- Catégorie : Algèbre linéaire
- Catégorie : Statistiques
- Catégorie : Mathématiques générales
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : R Programmation
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7 devoirs
91%
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Illinois Tech
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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
63,87 %
- 4 stars
24,60 %
- 3 stars
7,32 %
- 2 stars
3,14 %
- 1 star
1,04 %
Affichage de 3 sur 191
Révisé le 6 nov. 2017
Great, detailed walk-through of least squares. Linear Algebra is a must for this course. To follow the last part requires knowledge of matrix (eigen?)decomposition, which derailed me somewhat.
Révisé le 4 mars 2018
Very thorough and rigorous. A great review for me.
Révisé le 29 avr. 2017
Good mathematical rigour for the analysis of linear models. Builds some good intuition for the geometry of least squares which helps in model result interpretation.
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