Welcome to the Advanced Linear Models for Data Science Class 2: Statistical Linear Models. 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
von
Spezialisierung Advanced Statistics for Data ScienceJohns Hopkins UniversityÜber diesen Kurs
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Stufe „Fortgeschritten“
Ca. 6 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
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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
Introduction and expected values
In this module, we cover the basics of the course as well as the prerequisites. We then cover the basics of expected values for multivariate vectors. We conclude with the moment properties of the ordinary least squares estimates.
2 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 38 min), 3 Lektüren, 1 Quiz
7 Videos
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
3 Lektüren
Welcome to the class10m
Course textbook10m
Introduction to expected values10m
1 praktische Übung
Expected Values30m
1 Stunde zum Abschließen
The multivariate normal distribution
In this module, we build up the multivariate and singular normal distribution by starting with iid normals.
1 Stunde zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 31 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
4 Videos
The singular normal distribution7m
Normal likelihoods5m
Normal conditional distributions8m
2 Lektüren
Introduction to the multivariate normal10m
A note on the last quiz question.10m
1 praktische Übung
the multivariate normal20m
1 Stunde zum Abschließen
Distributional results
In this module, we build the basic distributional results that we see in multivariable regression.
1 Stunde zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 60 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
8 Videos
Confidence intervals for regression coefficients6m
F distribution4m
Coding example7m
Prediction intervals11m
Coding example5m
Confidence ellipsoids7m
Coding example6m
1 Lektüre
Distributional results10m
1 praktische Übung
Distributional results20m
1 Stunde zum Abschließen
Residuals
In this module we will revisit residuals and consider their distributional results. We also consider the so-called PRESS residuals and show how they can be calculated without re-fitting the model.
1 Stunde zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 32 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
4 Videos
Code demonstration3m
Leave one out residuals8m
Press residuals14m
2 Lektüren
Residuals10m
Thanks for taking the course10m
1 praktische Übung
Residuals30m
Bewertungen
Top-Bewertungen von ADVANCED LINEAR MODELS FOR DATA SCIENCE 2: STATISTICAL LINEAR MODELS
von SM2. Apr. 2020
This is a great course from Johns Hopkins University . By taking this course, I improved my Data Management, Statistical Programming, and Statistics skills.
von SJ6. Aug. 2020
This course is very powerfull for statistical linear
von ML30. Jan. 2017
Good course on applied linear statistical modeling.
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?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
- Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
- Der Kurs kann stattdessen "Vollständiger Kurs ohne Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Aufgaben einreichen und eine Endnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Is financial aid available?
Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss des Kurses?
Für diesen Kurs gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Kurszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.
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