About this Course
최근 조회 3,941

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

고급 단계

완료하는 데 약 10시간 필요

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

영어

자막: 영어

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Course을(를) 수강하는 학습자

  • Biologists
  • Data Scientists
  • Researchers
  • Economists
  • Machine Learning Engineers

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 2시간 필요

Introduction and expected values

7개 동영상 (총 38분), 3 readings, 1 quiz
7개의 동영상
Multivariate expected values, the basics4m
Expected values, matrix operations2m
Multivariate variances and covariances5m
Multivariate covariance and variance matrix operations5m
Expected values of quadratic forms3m
Expected value properties of least squares estimates13m
3개의 읽기 자료
Welcome to the class10m
Course textbook10m
Introduction to expected values10m
1개 연습문제
Expected Values30m
2
완료하는 데 1시간 필요

The multivariate normal distribution

4개 동영상 (총 31분), 2 readings, 1 quiz
4개의 동영상
The singular normal distribution7m
Normal likelihoods5m
Normal conditional distributions8m
2개의 읽기 자료
Introduction to the multivariate normal10m
A note on the last quiz question.10m
1개 연습문제
the multivariate normal20m
3
완료하는 데 1시간 필요

Distributional results

8개 동영상 (총 60분), 1 reading, 1 quiz
8개의 동영상
Confidence intervals for regression coefficients6m
F distribution4m
Coding example7m
Prediction intervals11m
Coding example5m
Confidence ellipsoids7m
Coding example6m
1개의 읽기 자료
Distributional results10m
1개 연습문제
Distributional results20m
4
완료하는 데 1시간 필요

Residuals

4개 동영상 (총 32분), 2 readings, 1 quiz
4개의 동영상
Code demonstration3m
Leave one out residuals8m
Press residuals14m
2개의 읽기 자료
Residuals10m
Thanks for taking the course10m
1개 연습문제
Residuals14m
4.7
3개의 리뷰Chevron Right

Advanced Linear Models for Data Science 2: Statistical Linear Models의 최상위 리뷰

대학: MLJan 31st 2017

Good course on applied linear statistical modeling.

강사

Avatar

Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

존스홉킨스대학교 정보

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....

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 수료증을 구매하면 성적 평가 과제를 포함한 모든 강좌 자료에 접근할 수 있습니다. 강좌를 완료하면 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며, 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 콘텐츠만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

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