Über diesen Kurs
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Ca. 18 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Englisch, Vietnamesisch

Was Sie lernen werden

  • Check

    Describe novel uses of regression models such as scatterplot smoothing

  • Check

    Investigate analysis of residuals and variability

  • Check

    Understand ANOVA and ANCOVA model cases

  • Check

    Use regression analysis, least squares and inference

Kompetenzen, die Sie erwerben

Model SelectionGeneralized Linear ModelLinear RegressionRegression Analysis

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
12 Stunden zum Abschließen

Week 1: Least Squares and Linear Regression

9 Videos (Gesamt 74 min), 11 Lektüren, 4 Quiz
9 Videos
Introduction: Basic Least Squares6m
Technical Details (Skip if you'd like)2m
Introductory Data Example12m
Notation and Background7m
Linear Least Squares6m
Linear Least Squares Coding Example7m
Technical Details (Skip if you'd like)11m
Regression to the Mean11m
11 Lektüren
Welcome to Regression Models10m
Book: Regression Models for Data Science in R10m
Syllabus10m
Pre-Course Survey10m
Data Science Specialization Community Site10m
Where to get more advanced material10m
Regression10m
Technical details10m
Least squares10m
Regression to the mean10m
Practical R Exercises in swirl Part 110m
1 praktische Übung
Quiz 120m
Woche
2
11 Stunden zum Abschließen

Week 2: Linear Regression & Multivariable Regression

10 Videos (Gesamt 70 min), 5 Lektüren, 4 Quiz
10 Videos
Interpreting Coefficients3m
Linear Regression for Prediction10m
Residuals5m
Residuals, Coding Example14m
Residual Variance7m
Inference in Regression5m
Coding Example6m
Prediction9m
Really, really quick intro to knitr3m
5 Lektüren
*Statistical* linear regression models10m
Residuals10m
Inference in regression10m
Looking ahead to the project10m
Practical R Exercises in swirl Part 210m
1 praktische Übung
Quiz 220m
Woche
3
13 Stunden zum Abschließen

Week 3: Multivariable Regression, Residuals, & Diagnostics

14 Videos (Gesamt 168 min), 5 Lektüren, 5 Quiz
14 Videos
Multivariable Regression part II10m
Multivariable Regression Continued8m
Multivariable Regression Examples part I19m
Multivariable Regression Examples part II22m
Multivariable Regression Examples part III7m
Multivariable Regression Examples part IV7m
Adjustment Examples17m
Residuals and Diagnostics part I5m
Residuals and Diagnostics part II9m
Residuals and Diagnostics part III9m
Model Selection part I7m
Model Selection part II22m
Model Selection part III12m
5 Lektüren
Multivariable regression10m
Adjustment10m
Residuals10m
Model selection10m
Practical R Exercises in swirl Part 310m
2 praktische Übungen
Quiz 314m
(OPTIONAL) Data analysis practice with immediate feedback (NEW! 10/18/2017)8m
Woche
4
17 Stunden zum Abschließen

Week 4: Logistic Regression and Poisson Regression

7 Videos (Gesamt 95 min), 6 Lektüren, 6 Quiz
7 Videos
GLMs21m
Logistic Regression part I17m
Logistic Regression part II3m
Logistic Regression part III8m
Poisson Regression part I12m
Poisson Regression part II12m
Hodgepodge18m
6 Lektüren
GLMs10m
Logistic regression10m
Count Data10m
Mishmash10m
Practical R Exercises in swirl Part 410m
Post-Course Survey10m
1 praktische Übung
Quiz 412m
4.4
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Top-Bewertungen von Regression Models

von KADec 17th 2017

Excellent course that is jam-packed with useful material! It is quite challenging and gives a thorough grounding in how to approach the process of selecting a linear regression model for a data set.

von BAFeb 1st 2017

It really helped me to have a better understanding of these Regression Models. However, I've noticed that there is a video recording repeated: Week 3, Model Selection. Part 3 is included in Part 2.

Dozenten

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Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
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Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
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Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

Über 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....

Über den Spezialisierung Datenverarbeitung

Ask the right questions, manipulate data sets, and create visualizations to communicate results. This Specialization covers the concepts and tools you'll need throughout the entire data science pipeline, from asking the right kinds of questions to making inferences and publishing results. In the final Capstone Project, you’ll apply the skills learned by building a data product using real-world data. At completion, students will have a portfolio demonstrating their mastery of the material....
Datenverarbeitung

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.

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