Apprenez à rendre vos modèles de régression fiables, et pas seulement précis. Dans ce cours court et pratique, vous explorerez les hypothèses clés qui sous-tendent la régression linéaire classique et vous vous entraînerez à les vérifier dans RStudio. Vous adapterez un modèle des moindres carrés ordinaires (MCO), visualiserez les résidus et détecterez des modèles tels que l'hétéroscédasticité qui peut fausser les prévisions financières. Grâce à des discussions guidées, à un laboratoire de codage et à l'interprétation de diagnostics, vous développerez la confiance nécessaire pour présenter des résultats fiables et fondés sur des preuves. À la fin du cours, vous saurez comment tester les hypothèses, interpréter les résidus et communiquer clairement les résultats aux analystes et aux décideurs.
Régression : Identifier les hypothèses et appliquer les modèles
Régression : Identifier les hypothèses et appliquer les modèles
Ce cours fait partie de Spécialisation "Finance quantitative et modélisation des risques"
Instructeur : ansrsource instructors
Inclus avec En savoir plus
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Prévisions financières
- Catégorie : Analyse des écarts
- Catégorie : Prévisions
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Tracé (graphique)
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Présentation des données
- Catégorie : Communication technique
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Rapports statistiques
- Catégorie : Programmation statistique
- Catégorie : Fiabilité
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Vérification et validation
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : R Programmation
Détails à connaître
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
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Instructeur
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Illinois Tech
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
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Jennifer J.
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