このコースについて
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100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

上級レベル

約11時間で修了

推奨:6 weeks of study, 1-2 hours/week...

英語

字幕:英語

習得するスキル

StatisticsLinear RegressionR ProgrammingLinear Algebra

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シラバス - 本コースの学習内容

1
1時間で修了

Background

7件のビデオ (合計28分), 4 readings, 1 quiz
7件のビデオ
Matrix derivatives5 分
Coding example2 分
Centering by matrix multiplication6 分
Coding example2 分
Variance via matrix multiplication6 分
Coding example2 分
4件の学習用教材
Welcome to the class10 分
Course textbook10 分
Grading10 分
In this module10 分
1の練習問題
Background Quiz12 分
2
1時間で修了

One and two parameter regression

6件のビデオ (合計29分), 2 readings, 1 quiz
6件のビデオ
Centering first8 分
Coding example1 分
Connection with linear regression7 分
Coding example1 分
Fitted values and residuals4 分
2件の学習用教材
Before you begin10 分
Before you begin10 分
1の練習問題
One Parameter Regression Quiz10 分
3
1時間で修了

Linear regression

8件のビデオ (合計23分), 2 readings, 1 quiz
8件のビデオ
Coding example1 分
Prediction2 分
Coding example2 分
Residuals2 分
Coding example1 分
Generalizations6 分
Generalizations example2 分
2件の学習用教材
Before you begin10 分
Generalizations10 分
1の練習問題
Linear Regression Quiz12 分
4
1時間で修了

General least squares

6件のビデオ (合計39分), 1 reading, 1 quiz
6件のビデオ
Coding example3 分
Second derivation of least squares4 分
Projections9 分
Third derivation of least squares12 分
Coding example4 分
1件の学習用教材
Before you begin10 分
1の練習問題
General Least Squares Quiz20 分
4.4
25件のレビューChevron Right

Advanced Linear Models for Data Science 1: Least Squares からの人気レビュー

by DLJun 8th 2016

We need more advanced, theoretical courses on Coursera, like this one, in order to deeply understand the more general courses like Regression Models and Linear Models.

by SPApr 30th 2017

Good mathematical rigour for the analysis of linear models. Builds some good intuition for the geometry of least squares which helps in model result interpretation.

講師

Avatar

Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

ジョンズ・ホプキンズ大学(Johns Hopkins University)について

The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world....

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • 修了証を購入する際、コースのすべての教材(採点課題を含む)にアクセスできます。コースを完了すると、電子修了証が成果のページに追加されます。そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。