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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Universidad Johns HopkinsAcerca de este Curso
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Prueba Coursera para negociosQué aprenderás
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
Habilidades que obtendrás
- Model Selection
- Generalized Linear Model
- Linear Regression
- Regression Analysis
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Programa - Qué aprenderás en este curso
13 horas para completar
Week 1: Least Squares and Linear Regression
13 horas para completar
9 videos (Total 74 minutos), 11 lecturas, 4 cuestionarios
11 horas para completar
Week 2: Linear Regression & Multivariable Regression
11 horas para completar
10 videos (Total 70 minutos), 5 lecturas, 4 cuestionarios
14 horas para completar
Week 3: Multivariable Regression, Residuals, & Diagnostics
14 horas para completar
14 videos (Total 168 minutos), 5 lecturas, 5 cuestionarios
16 horas para completar
Week 4: Logistic Regression and Poisson Regression
16 horas para completar
7 videos (Total 95 minutos), 6 lecturas, 6 cuestionarios
Reseñas
- 5 stars64,19 %
- 4 stars23,07 %
- 3 stars7,57 %
- 2 stars2,98 %
- 1 star2,17 %
Principales reseñas sobre MODELOS DE REGRESIÓN
por AK9 de dic. de 2016
I was hoping to learn about PROBIT models. I know they are very similar to LOGIT ones, but still... the pace is a little bit too fast and I think it requires more time than what it says.
por LR6 de oct. de 2016
Excellent overview of a very broad and complex topic with plenty of useful applications within R. The course project does an outstanding job at teaching the pitfalls of omitted variable bias.
por BK9 de feb. de 2016
This was a tough class covering a lot of material. The last week on logistic regression completely lost me. If you're new to stats like me you might want to take it more than once.
por KA16 de dic. de 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.
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
¿Hay ayuda económica disponible?
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.
