Über diesen Kurs
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Stufe „Anfänger“

Ca. 14 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 4 weeks of study, 5-7 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

StatisticsLinear RegressionR ProgrammingRegression Analysis
Kursteilnehmer, die sich für Course entscheiden, sind
  • Economists
  • Data Scientists
  • Data Analysts
  • Biostatisticians
  • Biologists

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Ca. 14 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 4 weeks of study, 5-7 hours/week...

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
22 Minuten zum Abschließen

About Linear Regression and Modeling

1 Video (Gesamt 2 min), 2 Lektüren
2 Lektüren
About Statistics with R Specialization10m
More about Linear Regression and Modeling10m
2 Stunden zum Abschließen

Linear Regression

8 Videos (Gesamt 47 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
8 Videos
Correlation9m
Residuals1m
Least Squares Line11m
Prediction and Extrapolation3m
Conditions for Linear Regression10m
R Squared4m
Regression with Categorical Explanatory Variables5m
3 Lektüren
Lesson Learning Objectives10m
Lesson Learning Objectives10m
Week 1 Suggested Readings and Practice10m
2 praktische Übungen
Week 1 Practice Quiz8m
Week 1 Quiz18m
Woche
2
2 Stunden zum Abschließen

More about Linear Regression

3 Videos (Gesamt 24 min), 5 Lektüren, 3 Quiz
3 Videos
Inference for Linear Regression11m
Variability Partitioning5m
5 Lektüren
Lesson Learning Objectives10m
Week 2 Suggested Readings and Exercises10m
About Lab Choices10m
Week 1 & 2 Lab Instructions (RStudio)10m
Week 1 & 2 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
3 praktische Übungen
Week 2 Practice Quiz6m
Week 2 Quiz16m
Week 1 & 2 Lab20m
Woche
3
3 Stunden zum Abschließen

Multiple Regression

7 Videos (Gesamt 57 min), 5 Lektüren, 3 Quiz
7 Videos
Multiple Predictors11m
Adjusted R Squared10m
Collinearity and Parsimony3m
Inference for MLR11m
Model Selection11m
Diagnostics for MLR7m
5 Lektüren
Lesson Learning Objectives10m
Lesson Learning Objectives10m
Week 3 Suggested Readings and Exercises10m
Week 3 Lab Instructions (RStudio)10m
Week 3 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
3 praktische Übungen
Week 3 Practice Quiz16m
Week 3 Quiz20m
Week 3 Lab20m
Woche
4
2 Stunden zum Abschließen

Final Project

1 Lektüre, 1 Quiz
1 Lektüre
Project Files and Rubric10m
4.7
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Top-Bewertungen von Linear Regression and Modeling

von PKMay 24th 2017

Very good course taught by Dr. Mine who is as always a very good teacher. The videos are very eloquent and easy to understand. Highly recommend it if you are looking for a basic refresher course.

von RZMay 25th 2019

I feel I'm running out of complement words for this course series. In conclusion, clear teaching, helpful project, and knowledgeable classmates that I can learn from through final project.

Dozent

Avatar

Mine Çetinkaya-Rundel

Associate Professor of the Practice
Department of Statistical Science

Über Duke University

Duke University has about 13,000 undergraduate and graduate students and a world-class faculty helping to expand the frontiers of knowledge. The university has a strong commitment to applying knowledge in service to society, both near its North Carolina campus and around the world....

Über den Spezialisierung Statistics with R

In this Specialization, you will learn to analyze and visualize data in R and create reproducible data analysis reports, demonstrate a conceptual understanding of the unified nature of statistical inference, perform frequentist and Bayesian statistical inference and modeling to understand natural phenomena and make data-based decisions, communicate statistical results correctly, effectively, and in context without relying on statistical jargon, critique data-based claims and evaluated data-based decisions, and wrangle and visualize data with R packages for data analysis. You will produce a portfolio of data analysis projects from the Specialization that demonstrates mastery of statistical data analysis from exploratory analysis to inference to modeling, suitable for applying for statistical analysis or data scientist positions....
Statistics with R

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • 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.

  • No. Completion of a Coursera course does not earn you academic credit from Duke; therefore, Duke is not able to provide you with a university transcript. However, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

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