Linear models, as their name implies, relates an outcome to a set of predictors of interest using linear assumptions. Regression models, a subset of linear models, are the most important statistical analysis tool in a data scientist’s toolkit. This course covers regression analysis, least squares and inference using regression models. Special cases of the regression model, ANOVA and ANCOVA will be covered as well. Analysis of residuals and variability will be investigated. The course will cover modern thinking on model selection and novel uses of regression models including scatterplot smoothing.
提供：
ジョンズ・ホプキンズ大学（Johns Hopkins University）このコースについて
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柔軟性のある期限
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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。
約54時間で修了
英語
字幕：アラビア語, フランス語, ポルトガル語（ヨーロッパ）, イタリア語, ベトナム語, 韓国語, ドイツ語, ロシア語, 英語, スペイン語
学習内容
Use regression analysis, least squares and inference
Understand ANOVA and ANCOVA model cases
Investigate analysis of residuals and variability
Describe novel uses of regression models such as scatterplot smoothing
習得するスキル
- Model Selection
- Generalized Linear Model
- Linear Regression
- Regression Analysis
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ジョンズ・ホプキンズ大学（Johns Hopkins University）
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.
シラバス - 本コースの学習内容
13時間で修了
Week 1: Least Squares and Linear Regression
This week, we focus on least squares and linear regression.
13時間で修了
9件のビデオ （合計74分）, 11 学習用教材, 4 個のテスト
11時間で修了
Week 2: Linear Regression & Multivariable Regression
This week, we will work through the remainder of linear regression and then turn to the first part of multivariable regression.
11時間で修了
10件のビデオ （合計70分）, 5 学習用教材, 4 個のテスト
14時間で修了
Week 3: Multivariable Regression, Residuals, & Diagnostics
This week, we'll build on last week's introduction to multivariable regression with some examples and then cover residuals, diagnostics, variance inflation, and model comparison.
14時間で修了
14件のビデオ （合計168分）, 5 学習用教材, 5 個のテスト
16時間で修了
Week 4: Logistic Regression and Poisson Regression
This week, we will work on generalized linear models, including binary outcomes and Poisson regression.
16時間で修了
7件のビデオ （合計95分）, 6 学習用教材, 6 個のテスト
レビュー
- 5 stars64.24%
- 4 stars23.05%
- 3 stars7.55%
- 2 stars2.99%
- 1 star2.14%
回帰モデル からの人気レビュー
SCにより2017年3月14日
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.
AKにより2016年12月9日
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.
JVにより2017年10月15日
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.
STにより2018年5月25日
I appreciate coefficients interpretation and variance influence to choose among models.
Running code takes a few seconds, understanding the model's outputs is a much hard
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
この専門講座をサブスクライブすると何を行うことができるようになりますか？
学資援助はありますか？
さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。
