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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존스홉킨스대학교이 강좌에 대하여
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완료하는 데 약 54시간 필요
영어
자막: 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 이탈리아어, 베트남어, 한국어, 독일어, 러시아어, 영어, 스페인어
배울 내용
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
귀하가 습득할 기술
Model SelectionGeneralized Linear ModelLinear RegressionRegression Analysis
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존스홉킨스대학교
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.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 13시간 필요
Week 1: Least Squares and Linear Regression
This week, we focus on least squares and linear regression.
완료하는 데 13시간 필요
9개 동영상 (총 74분), 11 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
완료하는 데 11시간 필요
Week 2: Linear Regression & Multivariable Regression
This week, we will work through the remainder of linear regression and then turn to the first part of multivariable regression.
완료하는 데 11시간 필요
10개 동영상 (총 70분), 5 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
완료하는 데 14시간 필요
Week 3: Multivariable Regression, Residuals, & Diagnostics
This week, we'll build on last week's introduction to multivariable regression with some examples and then cover residuals, diagnostics, variance inflation, and model comparison.
완료하는 데 14시간 필요
14개 동영상 (총 168분), 5 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
완료하는 데 16시간 필요
Week 4: Logistic Regression and Poisson Regression
This week, we will work on generalized linear models, including binary outcomes and Poisson regression.
완료하는 데 16시간 필요
7개 동영상 (총 95분), 6 개의 읽기 자료, 6 개의 테스트
검토
REGRESSION MODELS의 최상위 리뷰
KA 제공2017년 12월 16일
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.
BA 제공2017년 1월 31일
It really helped me to have a better understanding of these Regression Models. However, I've noticed that there is a video recording repeated: Week 3, Model Selection. Part 3 is included in Part 2.
AW 제공2018년 2월 19일
Great subject, was a bit frustrated with some of the material (seemed rushed and not well prepared). Great assignment, but too restrictive on the max number of pages allowed. Wasted a lot of time.
DA 제공2019년 3월 10일
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!
자주 묻는 질문
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