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:
von
Advanced Linear Models for Data Science 2: Statistical Linear Models
Johns Hopkins UniversityÜber diesen Kurs
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Stufe „Fortgeschritten“
Ca. 5 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
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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
Residuals14m
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 ML30. Jan. 2017
Good course on applied linear statistical modeling.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
- The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
Was bekomme ich, wenn ich das Zertifikat erwerbe?
Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat 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.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Sie haben bis zu zwei Wochen nach Ihrem Zahlungsdatum beziehungsweise bis zu zwei Wochen nach Beginn der ersten Kurseinheit (bei Kursen, die gerade gestartet sind) Anspruch auf eine volle Rückerstattung, je nachdem, was später eintritt. Nach dem Erwerb eines Kurszertifikats besteht kein Anrecht mehr auf Rückerstattung, auch dann nicht, wenn Sie den Kurs innerhalb des Zeitraums von zwei Wochen abgeschlossen haben. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja, Coursera bietet Kursteilnehmern, die die Gebühr nicht bezahlen können, finanzielle Hilfe an. Sie beantragen diese Hilfe, indem Sie auf den entsprechenden Link links unter der Schaltfläche "Anmelden" klicken. Sie werden dazu aufgefordert, ein Antragsformular auszufüllen, und Sie werden benachrichtigt, wenn Ihr Antrag bewilligt wird. 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.
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..
