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
回帰モデル からの人気レビュー
KAにより2017年12月16日
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.
AWにより2018年2月19日
Great subject, was a bit frustrated with some of the material (seemed rushed and not well prepared). Great assignment, but too restrictive on the max number of pages allowed. Wasted a lot of time.
DAにより2019年3月10日
This module was the maximum. I learned how powerful the use of Regression Models techniques in Data Science analysis is. I thank Professor Brian Caffo for sharing his knowledge with us. Thank you!
ACにより2017年8月10日
Regression analysis is something that is kind of easy for people to understand (outcome and predictor - people get that!). It's easy to explain to people. So much practice using the lm function!
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。
