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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Université Johns-HopkinsÀ propos de ce cours
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Essayez Coursera pour les affairesCe que vous allez apprendre
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
Compétences que vous acquerrez
- Model Selection
- Generalized Linear Model
- Linear Regression
- Regression Analysis
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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
13 heures pour terminer
Week 1: Least Squares and Linear Regression
13 heures pour terminer
9 vidéos (Total 74 min), 11 lectures, 4 quiz
11 heures pour terminer
Week 2: Linear Regression & Multivariable Regression
11 heures pour terminer
10 vidéos (Total 70 min), 5 lectures, 4 quiz
14 heures pour terminer
Week 3: Multivariable Regression, Residuals, & Diagnostics
14 heures pour terminer
14 vidéos (Total 168 min), 5 lectures, 5 quiz
16 heures pour terminer
Week 4: Logistic Regression and Poisson Regression
16 heures pour terminer
7 vidéos (Total 95 min), 6 lectures, 6 quiz
Avis
- 5 stars64,19 %
- 4 stars23,07 %
- 3 stars7,57 %
- 2 stars2,98 %
- 1 star2,17 %
Meilleurs avis pour MODÈLES DE RÉGRESSION
par AA28 févr. 2017
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.
par DA10 mars 2019
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!
par AB27 juil. 2021
I liked this because I have almost no background on this sort of thing and it forced me to go waaay back and revisit and deepen my knowledge of modeling and statistics as well. I loved it.
par LR6 oct. 2016
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.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Une aide financière est-elle possible ?
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