このコースについて

13,063 最近の表示
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
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6時間で修了
英語
字幕:英語
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
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6時間で修了
英語
字幕:英語

提供:

Placeholder

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

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

2時間で修了

Introduction and expected values

2時間で修了
7件のビデオ (合計38分), 3 readings, 1 quiz
7件のビデオ
Multivariate expected values, the basics4 分
Expected values, matrix operations2 分
Multivariate variances and covariances5 分
Multivariate covariance and variance matrix operations5 分
Expected values of quadratic forms3 分
Expected value properties of least squares estimates13 分
3件の学習用教材
Welcome to the class10 分
Course textbook10 分
Introduction to expected values10 分
1の練習問題
Expected Values30 分
2

2

1時間で修了

The multivariate normal distribution

1時間で修了
4件のビデオ (合計31分), 2 readings, 1 quiz
4件のビデオ
The singular normal distribution7 分
Normal likelihoods5 分
Normal conditional distributions8 分
2件の学習用教材
Introduction to the multivariate normal10 分
A note on the last quiz question.10 分
1の練習問題
the multivariate normal20 分
3

3

1時間で修了

Distributional results

1時間で修了
8件のビデオ (合計60分), 1 reading, 1 quiz
8件のビデオ
Confidence intervals for regression coefficients6 分
F distribution4 分
Coding example7 分
Prediction intervals11 分
Coding example5 分
Confidence ellipsoids7 分
Coding example6 分
1件の学習用教材
Distributional results10 分
1の練習問題
Distributional results20 分
4

4

1時間で修了

Residuals

1時間で修了
4件のビデオ (合計32分), 2 readings, 1 quiz
4件のビデオ
Code demonstration3 分
Leave one out residuals8 分
Press residuals14 分
2件の学習用教材
Residuals10 分
Thanks for taking the course10 分
1の練習問題
Residuals30 分

レビュー

ADVANCED LINEAR MODELS FOR DATA SCIENCE 2: STATISTICAL LINEAR MODELS からの人気レビュー

すべてのレビューを見る

Advanced Statistics for Data Science専門講座について

Fundamental concepts in probability, statistics and linear models are primary building blocks for data science work. Learners aspiring to become biostatisticians and data scientists will benefit from the foundational knowledge being offered in this specialization. It will enable the learner to understand the behind-the-scenes mechanism of key modeling tools in data science, like least squares and linear regression. This specialization starts with Mathematical Statistics bootcamps, specifically concepts and methods used in biostatistics applications. These range from probability, distribution, and likelihood concepts to hypothesis testing and case-control sampling. This specialization also linear models for data science, starting from understanding least squares from a linear algebraic and mathematical perspective, to statistical linear models, including multivariate regression using the R programming language. These courses will give learners a firm foundation in the linear algebraic treatment of regression modeling, which will greatly augment applied data scientists' general understanding of regression models. This specialization requires a fair amount of mathematical sophistication. Basic calculus and linear algebra are required to engage in the content....
Advanced Statistics for Data Science

よくある質問

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。