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Avis et commentaires pour d'étudiants pour Modèles de régression par Université Johns-Hopkins

4.4
étoiles
3,314 évaluations

À propos du cours

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....

Meilleurs avis

KA

16 déc. 2017

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.

DA

10 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!

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