Les modèles linéaires, comme leur nom l'indique, établissent une relation entre un résultat et un ensemble de prédicteurs d'intérêt en utilisant des hypothèses linéaires. Les modèles de régression, un sous-ensemble de modèles linéaires, constituent l'outil d'analyse statistique le plus important dans la boîte à outils d'un scientifique des données. Ce cours couvre l'analyse de régression, les moindres carrés et l'inférence à l'aide de modèles de régression. Les cas particuliers du modèle de régression, l'ANOVA et l'ANCOVA seront également abordés. L'analyse des résidus et de la variabilité sera étudiée. Le cours couvrira la pensée moderne sur la sélection des modèles et les nouvelles utilisations des modèles de régression, y compris le lissage des nuages de points.
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Modèles de régression
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Brian Caffo, PhD
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Inclus avec 
(3,361 avis)
Ce que vous apprendrez
Utiliser l'analyse de régression, les moindres carrés et l'inférence
Comprendre les cas de modèles ANOVA et ANCOVA
Étudier l'analyse des résidus et de la variabilité
Décrire les nouvelles utilisations des modèles de régression, telles que le lissage du nuage de points
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Probabilité
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Inférence statistique
- Catégorie : Mathématiques et modélisation mathématique
- Catégorie : Analytique
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Statistiques
- Catégorie : Analyse prédictive
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Mathématiques appliquées
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Business Analytics
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Modélisation mathématique
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Science des données
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5 devoirs
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Il y a 4 modules dans ce cours
Cette semaine, nous nous concentrons sur les moindres carrés et la régression linéaire.
Inclus
9 vidéos11 lectures1 devoir3 devoirs de programmation
Cette semaine, nous aborderons le reste de la régression linéaire, puis la première partie de la régression multivariable.
Inclus
10 vidéos5 lectures1 devoir3 devoirs de programmation
Cette semaine, nous nous appuierons sur l'introduction à la régression multivariable de la semaine dernière avec quelques exemples, puis nous aborderons les résidus, les diagnostics, l'inflation de la variance et la comparaison des modèles.
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14 vidéos5 lectures2 devoirs3 devoirs de programmation
Cette semaine, nous travaillerons sur les modèles linéaires généralisés, y compris les résultats binaires et la régression de Poisson.
Inclus
7 vidéos6 lectures1 devoir4 devoirs de programmation1 évaluation par les pairs
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Avis des étudiants
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Révisé le 9 déc. 2016
I was hoping to learn about PROBIT models. I know they are very similar to LOGIT ones, but still... the pace is a little bit too fast and I think it requires more time than what it says.
Révisé le 3 janv. 2022
One Star for the Video Lecture, One star for the free E-book, one star for the swirl lesson and two star for the video solutions of the exercises from the ebook (posted in youtube). Thank you.
Révisé le 15 oct. 2017
It is very interesting, however is difficult to follow the math explanations, it could be more easy with practical examples.... like the final assignment, it was difficult to me.
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