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지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

완료하는 데 약 17시간 필요


자막: 영어, 한국어, 베트남어

배울 내용

  • Check

    Describe novel uses of regression models such as scatterplot smoothing

  • Check

    Investigate analysis of residuals and variability

  • Check

    Understand ANOVA and ANCOVA model cases

  • Check

    Use regression analysis, least squares and inference

귀하가 습득할 기술

Model SelectionGeneralized Linear ModelLinear RegressionRegression Analysis

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Course을(를) 수강하는 학습자

  • Risk Managers
  • Data Scientists
  • Biostatisticians
  • Data Analysts
  • Economists

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

완료하는 데 12시간 필요

Week 1: Least Squares and Linear Regression

9개 동영상 (총 74분), 11 readings, 4 quizzes
9개의 동영상
Introduction: Basic Least Squares6m
Technical Details (Skip if you'd like)2m
Introductory Data Example12m
Notation and Background7m
Linear Least Squares6m
Linear Least Squares Coding Example7m
Technical Details (Skip if you'd like)11m
Regression to the Mean11m
11개의 읽기 자료
Welcome to Regression Models10m
Book: Regression Models for Data Science in R10m
Pre-Course Survey10m
Data Science Specialization Community Site10m
Where to get more advanced material10m
Technical details10m
Least squares10m
Regression to the mean10m
Practical R Exercises in swirl Part 110m
1개 연습문제
Quiz 120m
완료하는 데 11시간 필요

Week 2: Linear Regression & Multivariable Regression

10개 동영상 (총 70분), 5 readings, 4 quizzes
10개의 동영상
Interpreting Coefficients3m
Linear Regression for Prediction10m
Residuals, Coding Example14m
Residual Variance7m
Inference in Regression5m
Coding Example6m
Really, really quick intro to knitr3m
5개의 읽기 자료
*Statistical* linear regression models10m
Inference in regression10m
Looking ahead to the project10m
Practical R Exercises in swirl Part 210m
1개 연습문제
Quiz 220m
완료하는 데 13시간 필요

Week 3: Multivariable Regression, Residuals, & Diagnostics

14개 동영상 (총 168분), 5 readings, 5 quizzes
14개의 동영상
Multivariable Regression part II10m
Multivariable Regression Continued8m
Multivariable Regression Examples part I19m
Multivariable Regression Examples part II22m
Multivariable Regression Examples part III7m
Multivariable Regression Examples part IV7m
Adjustment Examples17m
Residuals and Diagnostics part I5m
Residuals and Diagnostics part II9m
Residuals and Diagnostics part III9m
Model Selection part I7m
Model Selection part II22m
Model Selection part III12m
5개의 읽기 자료
Multivariable regression10m
Model selection10m
Practical R Exercises in swirl Part 310m
2개 연습문제
Quiz 314m
(OPTIONAL) Data analysis practice with immediate feedback (NEW! 10/18/2017)8m
완료하는 데 17시간 필요

Week 4: Logistic Regression and Poisson Regression

7개 동영상 (총 95분), 6 readings, 6 quizzes
7개의 동영상
Logistic Regression part I17m
Logistic Regression part II3m
Logistic Regression part III8m
Poisson Regression part I12m
Poisson Regression part II12m
6개의 읽기 자료
Logistic regression10m
Count Data10m
Practical R Exercises in swirl Part 410m
Post-Course Survey10m
1개 연습문제
Quiz 412m
466개의 리뷰Chevron Right


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Regression Models의 최상위 리뷰

대학: KADec 17th 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.

대학: BAFeb 1st 2017

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.



Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

Jeff Leek, PhD

Associate 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.

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