À propos de ce cours
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Niveau avancé

Approx. 11 heures pour terminer

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

Anglais

Sous-titres : Anglais

Compétences que vous acquerrez

StatisticsLinear RegressionR ProgrammingLinear Algebra

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
1 heure pour terminer

Background

We cover some basic matrix algebra results that we will need throughout the class. This includes some basic vector derivatives. In addition, we cover some some basic uses of matrices to create summary statistics from data. This includes calculating and subtracting means from observations (centering) as well as calculating the variance.

...
7 vidéos (Total 28 min), 4 lectures, 1 quiz
7 vidéos
Matrix derivatives5 min
Coding example2 min
Centering by matrix multiplication6 min
Coding example2 min
Variance via matrix multiplication6 min
Coding example2 min
4 lectures
Welcome to the class10 min
Course textbook10 min
Grading10 min
In this module10 min
1 exercice pour s'entraîner
Background Quiz12 min
Semaine
2
1 heure pour terminer

One and two parameter regression

In this module, we cover the basics of regression through the origin and linear regression. Regression through the origin is an interesting case, as one can build up all of multivariate regression with it.

...
6 vidéos (Total 29 min), 2 lectures, 1 quiz
6 vidéos
Centering first8 min
Coding example1 min
Connection with linear regression7 min
Coding example1 min
Fitted values and residuals4 min
2 lectures
Before you begin10 min
Before you begin10 min
1 exercice pour s'entraîner
One Parameter Regression Quiz10 min
Semaine
3
1 heure pour terminer

Linear regression

In this lecture, we focus on linear regression, the most standard technique for investigating unconfounded linear relationships.

...
8 vidéos (Total 23 min), 2 lectures, 1 quiz
8 vidéos
Coding example1 min
Prediction2 min
Coding example2 min
Residuals2 min
Coding example1 min
Generalizations6 min
Generalizations example2 min
2 lectures
Before you begin10 min
Generalizations10 min
1 exercice pour s'entraîner
Linear Regression Quiz12 min
Semaine
4
1 heure pour terminer

General least squares

We now move on to general least squares where an arbitrary full rank design matrix is fit to a vector outcome.

...
6 vidéos (Total 39 min), 1 lecture, 1 quiz
6 vidéos
Coding example3 min
Second derivation of least squares4 min
Projections9 min
Third derivation of least squares12 min
Coding example4 min
1 lecture
Before you begin10 min
1 exercice pour s'entraîner
General Least Squares Quiz20 min
Semaine
5
1 heure pour terminer

Least squares examples

Here we give some canonical examples of linear models to relate them to techniques that you may already be using.

...
4 vidéos (Total 44 min), 1 quiz
4 vidéos
Group effects4 min
Change of parameterization4 min
ANCOVA10 min
1 exercice pour s'entraîner
Least Squares Examples Quiz12 min
Semaine
6
1 heure pour terminer

Bases and residuals

Here we give a very useful kind of linear model, that is decomposing a signal into a basis expansion.

...
6 vidéos (Total 44 min), 2 quiz
6 vidéos
Bases 2, Fourier5 min
Bases 3, SVDs8 min
Bases, coding example9 min
Introduction to residuals5 min
Partitioning variability10 min
2 exercices pour s'entraîner
Bases Quiz8 min
Residuals Quiz10 min
4.4
22 avisChevron Right

Principaux examens pour Advanced Linear Models for Data Science 1: Least Squares

par 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.

par 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.

Enseignant

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Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

À propos de Université Johns-Hopkins

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....

Foire Aux Questions

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