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.
Modèles de régression
Modèles de régression
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Brian Caffo, PhD
152 315 déjà inscrits
Inclus avec
3,375 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 : Analyse statistique
- Catégorie : Régression logistique
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Inférence statistique
- Catégorie : Distribution de probabilité
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Analyse des données
- Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Évaluation du modèle
Détails à connaître
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Instructeurs
Offert par
En savoir plus sur Probabilités et statistiques
Wesleyan University
Duke University
University of Michigan
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
64,34 %
- 4 stars
22,85 %
- 3 stars
7,55 %
- 2 stars
2,96 %
- 1 star
2,28 %
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Révisé le 1 août 2017
Great introductory course on Regression Models. Super practical and well explained. Definitely doing the exercises and final project is a must to get all the learnings!
Révisé le 14 mars 2017
Good course on the theories behind regression, followed by significant applications and how to use them in R. Lectures are very dry, but the information within them is very useful.
Révisé le 9 févr. 2016
This was a tough class covering a lot of material. The last week on logistic regression completely lost me. If you're new to stats like me you might want to take it more than once.
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