Über diesen Kurs

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This course introduces simple and multiple linear regression models. These models allow you to assess the relationship between variables in a data set and a continuous response variable. Is there a relationship between the physical attractiveness of a professor and their student evaluation scores? Can we predict the test score for a child based on certain characteristics of his or her mother? In this course, you will learn the fundamental theory behind linear regression and, through data examples, learn to fit, examine, and utilize regression models to examine relationships between multiple variables, using the free statistical software R and RStudio.

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Statistics
Linear Regression
R Programming
Regression Analysis

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Dozent

Dozentenbewertung

4,88/5 (120 Bewertungen)

Mine Çetinkaya-Rundel

Associate Professor of the Practice

Department of Statistical Science

354.527 Lernende

7 Kurse

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung94%(4,210 Bewertungen)

Woche

1

Woche 1

22 Minuten zum Abschließen

About Linear Regression and Modeling

22 Minuten zum Abschließen

1 Video (Gesamt 2 min), 2 Lektüren

Woche

2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Linear Regression

2 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 47 min), 3 Lektüren, 2 Quiz

Woche

3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

More about Linear Regression

3 Stunden zum Abschließen

3 Videos (Gesamt 24 min), 5 Lektüren, 3 Quiz

Woche

4

Woche 4

5 Stunden zum Abschließen

Multiple Regression

In this week, we’ll explore multiple regression, which allows us to model numerical response variables using multiple predictors (numerical and categorical). We will also cover inference for multiple linear regression, model selection, and model diagnostics. There is also a final project included in this week. You will use the data set provided to complete and report on a data analysis question. Please read the project instructions to complete this self-assessment.

5 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 57 min), 6 Lektüren, 3 Quiz

7 Videos

Introduction2m

Multiple Predictors11m

Adjusted R Squared10m

Collinearity and Parsimony3m

Inference for MLR11m

Model Selection11m

Diagnostics for MLR7m

6 Lektüren

Lesson Learning Objectives10m

Week 3 Suggested Readings and Exercises10m

Week 3 Lab Instructions (RStudio)10m

Week 3 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m

Project Instructions, Data files, and Checklist 2h

3 praktische Übungen

Week 3 Practice Quiz30m

Week 3 Quiz20m

Week 3 Lab30m

Bewertungen

4.8

305 Bewertungen

5 stars
80,22 %
4 stars
16,04 %
3 stars
2,93 %
2 stars
0,24 %
1 star
0,55 %

Top-Bewertungen von LINEAR REGRESSION AND MODELING

von AC29. Okt. 2016

Excellent Course. Mine, the teacher is a great great teacher. The mentors help a lot.

Technical parts, coursera platform should work better

von MS20. Juni 2018

This was the first course where I started noticing that I'm really learning and was able to apply some of the earned knowledge at work.Totally recommended.

von AN12. Sep. 2020

The course is structured in a very informative way, it is easy to understand and at the same time difficult concepts are presented in a very easy way. The course instructor is awesome.

von AS30. Apr. 2020

It is a very nice course. The instructor's way of delivering the content is flawless and very precise. The course has been designed very nicely.

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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:
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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.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.
Will I receive a transcript from Duke University for completing this course?
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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Linear Regression and Modeling

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