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    • Regression Analysis
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    "regression analysis"에 대한 260개의 결과

    • SAS

      SAS

      Statistical Thinking for Industrial Problem Solving, presented by JMP

      획득할 기술: Entrepreneurship, General Statistics, Regression, Leadership and Management, Probability & Statistics, Analysis, Research and Design

      4.8

      (61개의 검토)

      Beginner · Course · 1-3 Months

    • IBM

      IBM

      Supervised Machine Learning: Classification

      획득할 기술: Machine Learning Algorithms, Supervision, Computer Vision, Supply Chain and Logistics, Algorithms, Data Structures, General Statistics, Applied Machine Learning, Regression, Data Management, Probability & Statistics, Theoretical Computer Science, Boosting (Machine Learning), Machine Learning

      4.9

      (147개의 검토)

      Intermediate · Course · 1-3 Months

    • University of Illinois at Urbana-Champaign

      University of Illinois at Urbana-Champaign

      Introduction to Accounting Data Analytics and Visualization

      획득할 기술: Spreadsheet Software, Data Analysis, General Statistics, Data Visualization, Management Accounting, Business Analysis, Microsoft Excel, Regression, Data Visualization Software, Data Analysis Software, Accounting, Analysis, Probability & Statistics, Taxes, Audit, Theoretical Computer Science

      4.8

      (375개의 검토)

      Beginner · Course · 1-3 Months

    • 무료

      University of Geneva

      University of Geneva

      Particle Physics: an Introduction

      획득할 기술: Physics, Mathematics, Problem Solving, Human Resources, Critical Thinking, Culture, Strategy and Operations, Business Psychology, Regression, Entrepreneurship, Leadership and Management, Business Analysis, Applied Mathematics, General Statistics, Human Learning, Research and Design, Training, Machine Learning, Markov Model, Probability & Statistics

      4.4

      (805개의 검토)

      Mixed · Course · 1-3 Months

    • University of Illinois at Urbana-Champaign

      University of Illinois at Urbana-Champaign

      Applying Data Analytics in Finance

      획득할 기술: R Programming, Data Analysis, Regression, General Statistics, Statistical Programming, Business Analysis, Finance, Analysis, Probability & Statistics, Accounting, Financial Analysis, Forecasting

      4.5

      (187개의 검토)

      Intermediate · Course · 1-3 Months

    • University of California, Santa Cruz

      University of California, Santa Cruz

      Bayesian Statistics: Techniques and Models

      획득할 기술: Statistical Programming, Mathematics, General Statistics, Modeling, Econometrics, Regression, Bayesian, Markov Model, Probability Distribution, Graph Theory, Probability & Statistics, Statistical Machine Learning, Machine Learning, Bayesian Statistics

      4.8

      (438개의 검토)

      Intermediate · Course · 1-3 Months

    • Placeholder
      University of Washington

      University of Washington

      Data Science at Scale

      획득할 기술: Algebra, Apache, Big Data, Cloud Computing, Computer Graphics, Computer Programming, Data Analysis, Data Management, Data Mining, Data Visualization, Databases, Feature Engineering, General Statistics, Graph Theory, Machine Learning, Mathematics, Probability & Statistics, Problem Solving, Python Programming, R Programming, Regression, Statistical Programming, Theoretical Computer Science, Visualization (Computer Graphics)

      4.2

      (898개의 검토)

      Intermediate · Specialization · 3+ Months

    • Placeholder
      New York Institute of Finance

      New York Institute of Finance

      Using Machine Learning in Trading and Finance

      획득할 기술: Data Analysis, Accounting, Business Analysis, Investment Management, Finance, Trading, Financial Analysis, Machine Learning

      4.0

      (294개의 검토)

      Intermediate · Course · 1-3 Months

    • Placeholder
      University of Washington

      University of Washington

      Social Media Data Analytics

      획득할 기술: Statistical Programming, Mathematics, Communication, Computer Programming, Data Analysis, Marketing, Probability & Statistics, Social Media, Analysis, Analytics, Basic Descriptive Statistics

      4.1

      (279개의 검토)

      Intermediate · Course · 1-4 Weeks

    • Placeholder
      University of Michigan

      University of Michigan

      Fitting Statistical Models to Data with Python

      획득할 기술: Machine Learning Algorithms, Data Analysis, Communication, Marketing, Regression, Bayesian, Modeling, Econometrics, Business Analysis, General Statistics, Probability & Statistics, Machine Learning, Statistical Analysis, Bayesian Statistics, Analysis

      4.4

      (596개의 검토)

      Intermediate · Course · 1-4 Weeks

    • Placeholder
      IBM

      IBM

      Advanced Machine Learning and Signal Processing

      획득할 기술: Regression, Computer Graphic Techniques, Mathematics, Econometrics, Data Structures, Signal Processing, Strategy and Operations, Change Management, Experiment, General Statistics, Machine Learning Algorithms, Algorithms, Leadership and Management, Machine Learning, Bayesian Statistics, Data Management, Theoretical Computer Science, Probability & Statistics, Estimation, Computer Graphics, Statistical Machine Learning, Dimensionality Reduction

      4.5

      (1.2k개의 검토)

      Advanced · Course · 1-4 Weeks

    • Placeholder
      Coursera Project Network

      Coursera Project Network

      Essential Causal Inference Techniques for Data Science

      획득할 기술: General Statistics, Regression, Probability & Statistics

      4.6

      (25개의 검토)

      Beginner · Rhyme Project · Less Than 2 Hours

    regression analysis과(와) 관련된 검색

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    multiple regression analysis in public health
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    simple regression analysis in public health
    data modeling and regression analysis in business
    predictive modeling, model fitting, and regression analysis
    building and analyzing linear regression model in r
    1…131415…22

    요약하자면, 여기에 가장 인기 있는 regression analysis 강좌 10개가 있습니다.

    • Statistical Thinking for Industrial Problem Solving, presented by JMP: SAS
    • Supervised Machine Learning: Classification: IBM
    • Introduction to Accounting Data Analytics and Visualization: University of Illinois at Urbana-Champaign
    • Particle Physics: an Introduction: University of Geneva
    • Applying Data Analytics in Finance: University of Illinois at Urbana-Champaign
    • Bayesian Statistics: Techniques and Models: University of California, Santa Cruz
    • Data Science at Scale: University of Washington
    • Using Machine Learning in Trading and Finance: New York Institute of Finance
    • Social Media Data Analytics: University of Washington
    • Fitting Statistical Models to Data with Python: University of Michigan

    Probability And Statistics에서 학습할 수 있는 스킬

    R 프로그래밍 (19)
    추정 (16)
    선형 회귀 (12)
    통계 분석 (12)
    통계적 추론 (11)
    회귀 분석 (10)
    생물 통계학 (9)
    베이지안 (7)
    로지스틱 회귀 (7)
    확률 분포 (7)
    베이지안 통계 (6)
    의료 통계학 (6)

    회귀 분석에 대한 자주 묻는 질문

    • Regression analysis is a mathematical process in statistics that allows you to discover trends in the data you're examining. Regression analysis allows you to determine the relationship between the outcome of a situation and the variables that affect that outcome. You can use regression analysis to sort out the dependent and independent variables that make a larger difference in the outcome and those that don't affect the outcome as much. It also allows you to make educated judgments on which factors to ignore and which factors matter most when it comes to planning and decision making.‎

    • It's important to learn about regression analysis because it will help you understand the relationship between outcomes and the factors that determine those outcomes. Regression analysis is a flexible form of analysis that has applications across different disciplines. You can use regression analysis to build a business plan, develop a nutrition and workout regimen, research sociological and psychological issues, or one of many other decisions that you may need to make. Regression analysis allows you to zero in on the variables that factor most into your discipline.‎

    • A firm understanding of regression analysis allows you to make better projections and decisions because you're able to see which factors affect an outcome more than others. Regression analysis allows you to understand how different scenarios play out because you know which variables make a difference in your line of work. Because regression analysis works across various disciplines that rely on data, such as finance and investing, you can apply it in a number of different careers, which means it's a concept that serves you well no matter where you work.‎

    • Online courses help you develop your knowledge of regression analysis and how to apply it in your career. You can use online courses to help you understand regression analysis if you've never applied it before or if you have a passing familiarity with it. You can learn the basic concepts with online courses, or you can take a more in-depth approach to what regression analysis can do for your business. One of the best things about taking online courses to learn about regression analysis is that you can learn at a pace and on a schedule that works best for you.‎

    이 FAQ 콘텐츠는 정보 전달 목적만으로 사용할 수 있습니다. 학습자는 과정 및 기타 학점 정보가 개인적, 직업적 및 재정적 목표에 부합하는지 확인하기 위해 추가 조사를 수행하는 것이 좋습니다.
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