Welcome to the Advanced Linear Models for Data Science Class 1: Least Squares. This class is an introduction to least squares from a linear algebraic and mathematical perspective. Before beginning the class make sure that you have the following:
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Advanced Statistics for Data Science
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Spezialisierung Advanced Statistics for Data ScienceJohns Hopkins UniversityÜber diesen Kurs
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Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 3 von 4 in
Stufe „Fortgeschritten“
Ca. 8 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Italienisch, Vietnamesisch, Deutsch, Russisch, Englisch, Spanisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
StatisticsLinear RegressionR ProgrammingLinear Algebra
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von
Johns Hopkins University
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.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
2 Stunden zum Abschließen
Background
We cover some basic matrix algebra results that we will need throughout the class. This includes some basic vector derivatives. In addition, we cover some some basic uses of matrices to create summary statistics from data. This includes calculating and subtracting means from observations (centering) as well as calculating the variance.
2 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 28 min), 4 Lektüren, 1 Quiz
1 Stunde zum Abschließen
One and two parameter regression
In this module, we cover the basics of regression through the origin and linear regression. Regression through the origin is an interesting case, as one can build up all of multivariate regression with it.
1 Stunde zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 29 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
1 Stunde zum Abschließen
Linear regression
In this lecture, we focus on linear regression, the most standard technique for investigating unconfounded linear relationships.
1 Stunde zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 23 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
1 Stunde zum Abschließen
General least squares
We now move on to general least squares where an arbitrary full rank design matrix is fit to a vector outcome.
1 Stunde zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 39 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
Bewertungen
Top-Bewertungen von ADVANCED LINEAR MODELS FOR DATA SCIENCE 1: LEAST SQUARES
von JA8. Sep. 2020
This is an excellent course that enabled me to understand how multiple regression in linear models works behind the hood. The practical examples shown by the professor were very helpful. Thank you
von JR6. Nov. 2017
Great, detailed walk-through of least squares. Linear Algebra is a must for this course. To follow the last part requires knowledge of matrix (eigen?)decomposition, which derailed me somewhat.
von JL16. Mai 2020
I really enjoyed the course. It was well explained and the quizzes at regular intervals were helpful. It would be great if there were some practice exercises though...
von DL7. Juni 2016
We need more advanced, theoretical courses on Coursera, like this one, in order to deeply understand the more general courses like Regression Models and Linear Models.
Über den Spezialisierung Advanced Statistics for Data Science
Fundamental concepts in probability, statistics and linear models are primary building blocks for data science work. Learners aspiring to become biostatisticians and data scientists will benefit from the foundational knowledge being offered in this specialization. It will enable the learner to understand the behind-the-scenes mechanism of key modeling tools in data science, like least squares and linear regression.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
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