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
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3,377 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 : Inférence statistique
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Analyse des données
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Régression logistique
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Statut : Essai gratuitDuke University
Statut : Essai gratuitWesleyan University
Statut : Essai gratuitUniversity of Michigan
Statut : Essai gratuit
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
64,30 %
- 4 stars
22,86 %
- 3 stars
7,55 %
- 2 stars
2,96 %
- 1 star
2,31 %
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Révisé le 22 avr. 2018
Great course to get the basics on Linear Models and Inference. Great Introduction to Logistic Regression and Poisson Regression. Good emphasis in Diagnostics of the main assumptions
Révisé le 28 févr. 2017
This course has been the most difficult in the Dara Science track so far, but you get a more in depth knowledge in data analysis and interpretation based on statistical models.
Révisé le 16 déc. 2017
Excellent course that is jam-packed with useful material! It is quite challenging and gives a thorough grounding in how to approach the process of selecting a linear regression model for a data set.
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