Predict and Validate Regression Models in R

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Predict and Validate Regression Models in R

Ce cours fait partie de Spécialisation "Advanced Survey Design & Statistical Analysis"

Instructeur : LearningMate

Inclus avec

2 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

2 modules

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Ce que vous apprendrez

Build and validate linear regression models in R, using diagnostics and cross-validation to ensure robust, reliable business predictions.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Verification And Validation
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Technical Communication
Catégorie : Advanced Analytics
Catégorie : Data Validation
Catégorie : Predictive Analytics

Outils que vous découvrirez

Catégorie : R Programming

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

mars 2026

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Il y a 2 modules dans ce cours

This course is your entry point into the world of predictive analytics with R. Designed for aspiring data analysts and business professionals, this course empowers you to build and interpret multiple linear regression models from the ground up. You will move beyond simply running code and learn to critically evaluate your model's performance. Through a series of hands-on learnings and real-world case studies, you will master the techniques to diagnose your model's statistical assumptions using residual plots and assess its reliability with k-fold cross-validation.

This module introduces the fundamentals of predictive modeling with multiple linear regression. You will learn how to formulate, build, and interpret a regression model in R to predict outcomes like housing prices or customer churn. More importantly, you will learn to look beyond surface-level accuracy by generating and analyzing key diagnostic plots to ensure your model is statistically sound and free of common pitfalls such as nonlinearity or heteroscedasticity.

Inclus

2 vidéos2 lectures2 devoirs

2 vidéos Total 13 minutes

Beyond Accuracy: The Danger of a "Wrong" Model 7 minutes
Building and Diagnosing a Regression Model in R 7 minutes

2 lectures Total 11 minutes

The Anatomy of a Multiple Regression Model 8 minutes
Connecting Your Skills to Your Career 3 minutes

2 devoirs Total 35 minutes

Hands-On Learning: Build and Diagnose a Predictive Regression Model 30 minutes
Knowledge Check: Interpreting Model Output and Diagnostics 5 minutes

In this module, you will learn that a model is only useful if its performance is reliable. You will move beyond single-score accuracy to master k-fold cross-validation—a powerful technique for ensuring your model's stability and ensuring that it generalizes to new, unseen data. You will implement this technique in R, analyze the variance in performance across folds, and learn how to confidently report on your model's robustness, a key skill for any data professional.

Inclus

2 vidéos2 lectures2 devoirs

2 vidéos Total 13 minutes

The High-Stakes World of Clinical Trials 7 minutes
Implementing 10-Fold Cross-Validation in R 6 minutes

2 lectures Total 13 minutes

Understanding K-Fold Cross-Validation 8 minutes
Your Future in Advanced Analytics 5 minutes

2 devoirs Total 60 minutes

Hands-On Learning: Validate Model Stability with K-Fold Cross-Validation 30 minutes
Predict and Validate Housing Prices 30 minutes

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Instructeur

LearningMate

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