Welcome to Modern Statistical Computing and Regression Modeling in R. In this course, you will become familiar with computer applications for working with data, including Excel, R, Tableau, and Jupyter Notebooks; and will learn concepts and applications of Monte Carlo methods and regression analysis.
Modern Statistical Computing and Regression Modeling in R
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez
Learners will understand computer applications for working with data, and concepts & applications of using R for regression analysis.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Data Storage Technologies
- Catégorie : Probability & Statistics
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Data Storage
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
janvier 2026
Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 4 modules dans ce cours
This Specialization covers the use of statistical methods in today's business, industrial, and social environments, including several new methods and applications. H.G. Wells foresaw an era when the understanding of basic statistics would be as important for citizenship as the ability to read and write. Modern Statistics for Data-Driven Decision-Making teaches the basics of working with and interpreting data, skills necessary to succeed in Wells’s “new great complex world” that we now inhabit. In this course, learners will develop facility for using software applications for data storage, analysis, and presentation; and will be able to employ Monte Carlo simulations and regression models in working with data. Learn more about the instructors who developed this course. Read the instructor bios and review the learning outcomes for the course.
Inclus
9 vidéos9 lectures1 devoir
In this module, we will explore pseudo random number generators, learn about seeds and use a seed to generate reproducible results. We will use R’s d, p, q, and r functions to measure and generate random variates. We will conduct a Monte Carlo simulation of an experiment and analyze results from the hypothesis tests executed in R using simulated data.
Inclus
11 vidéos2 lectures1 devoir
In this module, we re-visit the ordinary linear regression model. We also use R to fit a regression model and display and interpret model-fit statistics and coefficient summaries and tests.
Inclus
21 vidéos4 lectures1 devoir
In this module, you will use data sets to review and calculate linear and nonlinear models. Be sure to view videos for this module, complete the readings, and any assignments. Begin by reviewing the learning objectives before beginning work in this module.
Inclus
5 vidéos1 lecture2 devoirs1 évaluation par les pairs
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