À propos de ce cours
4.7
781 notes
140 avis
Spécialisation
100% online

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Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles

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Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau débutant

Niveau débutant

Heures pour terminer

Approx. 14 heures pour terminer

Recommandé : 4 weeks of study, 5-7 hours/week...
Langues disponibles

Anglais

Sous-titres : Anglais...

Compétences que vous acquerrez

StatisticsLinear RegressionR ProgrammingRegression Analysis
Spécialisation
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
Heures pour terminer
22 minutes pour terminer

About Linear Regression and Modeling

This short module introduces basics about Coursera specializations and courses in general, this specialization: Statistics with R, and this course: Linear Regression and Modeling. Please take several minutes to browse them through. Thanks for joining us in this course!...
Reading
1 vidéo (Total 2 min), 2 lectures
Reading2 lectures
About Statistics with R Specialization10 min
More about Linear Regression and Modeling10 min
Heures pour terminer
2 heures pour terminer

Linear Regression

In this week we’ll introduce linear regression. Many of you may be familiar with regression from reading the news, where graphs with straight lines are overlaid on scatterplots. Linear models can be used for prediction or to evaluate whether there is a linear relationship between two numerical variables. ...
Reading
8 vidéos (Total 47 min), 3 lectures, 2 quiz
Video8 vidéos
Correlation9 min
Residuals1 min
Least Squares Line11 min
Prediction and Extrapolation3 min
Conditions for Linear Regression10 min
R Squared4 min
Regression with Categorical Explanatory Variables5 min
Reading3 lectures
Lesson Learning Objectives10 min
Lesson Learning Objectives10 min
Week 1 Suggested Readings and Practice10 min
Quiz2 exercices pour s'entraîner
Week 1 Practice Quiz8 min
Week 1 Quiz18 min
Semaine
2
Heures pour terminer
2 heures pour terminer

More about Linear Regression

Welcome to week 2! In this week, we will look at outliers, inference in linear regression and variability partitioning. Please use this week to strengthen your understanding on linear regression. Don't forget to post your questions, concerns and suggestions in the discussion forum!...
Reading
3 vidéos (Total 24 min), 3 lectures, 3 quiz
Video3 vidéos
Inference for Linear Regression11 min
Variability Partitioning5 min
Reading3 lectures
Lesson Learning Objectives10 min
Week 2 Suggested Readings and Exercises10 min
Instructions for Week 1 & 2 Lab10 min
Quiz3 exercices pour s'entraîner
Week 2 Practice Quiz6 min
Week 2 Quiz16 min
Week 1 & 2 Lab20 min
Semaine
3
Heures pour terminer
3 heures pour terminer

Multiple Regression

In this week, we’ll explore multiple regression, which allows us to model numerical response variables using multiple predictors (numerical and categorical). We will also cover inference for multiple linear regression, model selection, and model diagnostics. Hope you enjoy!...
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7 vidéos (Total 57 min), 4 lectures, 3 quiz
Video7 vidéos
Multiple Predictors11 min
Adjusted R Squared10 min
Collinearity and Parsimony3 min
Inference for MLR11 min
Model Selection11 min
Diagnostics for MLR7 min
Reading4 lectures
Lesson Learning Objectives10 min
Lesson Learning Objectives10 min
Week 3 Suggested Readings and Exercises10 min
Instructions for Week 3 Lab10 min
Quiz3 exercices pour s'entraîner
Week 3 Practice Quiz16 min
Week 3 Quiz20 min
Week 3 Lab20 min
Semaine
4
Heures pour terminer
2 heures pour terminer

Final Project

In this week you will use the data set provided to complete and report on a data analysis question. Please read the background information, review the report template (downloaded from the link in Lesson Project Information), and then complete the peer review assignment. ...
Reading
1 lecture, 1 quiz
Reading1 lecture
Project Files and Rubric10 min
4.7
Orientation de carrière

17%

a commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ces cours
Avantage de carrière

83%

a bénéficié d'un avantage concret dans sa carrière grâce à ce cours
Promotion de carrière

20%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

Meilleurs avis

par PKMay 24th 2017

Very good course taught by Dr. Mine who is as always a very good teacher. The videos are very eloquent and easy to understand. Highly recommend it if you are looking for a basic refresher course.

par PSSep 15th 2017

fantastic course on linear regression, concepts are well explained followed by quiz and practical exercises.\n\nthough you need to complete the prior courses to understand this.

Enseignant

Avatar

Mine Çetinkaya-Rundel

Associate Professor of the Practice
Department of Statistical Science

À propos de Duke University

Duke University has about 13,000 undergraduate and graduate students and a world-class faculty helping to expand the frontiers of knowledge. The university has a strong commitment to applying knowledge in service to society, both near its North Carolina campus and around the world....

À propos de la Spécialisation Statistics with R

In this Specialization, you will learn to analyze and visualize data in R and create reproducible data analysis reports, demonstrate a conceptual understanding of the unified nature of statistical inference, perform frequentist and Bayesian statistical inference and modeling to understand natural phenomena and make data-based decisions, communicate statistical results correctly, effectively, and in context without relying on statistical jargon, critique data-based claims and evaluated data-based decisions, and wrangle and visualize data with R packages for data analysis. You will produce a portfolio of data analysis projects from the Specialization that demonstrates mastery of statistical data analysis from exploratory analysis to inference to modeling, suitable for applying for statistical analysis or data scientist positions....
Statistics with R

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

  • No. Completion of a Coursera course does not earn you academic credit from Duke; therefore, Duke is not able to provide you with a university transcript. However, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.