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.
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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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Coursera for Businessを試す学習内容
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 stars64.21%
- 4 stars23.07%
- 3 stars7.58%
- 2 stars2.99%
- 1 star2.14%
回帰モデル からの人気レビュー
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!
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.
AAにより2017年2月28日
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.
LRにより2016年10月6日
Excellent overview of a very broad and complex topic with plenty of useful applications within R. The course project does an outstanding job at teaching the pitfalls of omitted variable bias.
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。
