Linear models, as their name implies, relates an outcome to a set of predictors of interest using linear assumptions. Regression models, a subset of linear models, are the most important statistical analysis tool in a data scientist’s toolkit. This course covers regression analysis, least squares and inference using regression models. Special cases of the regression model, ANOVA and ANCOVA will be covered as well. Analysis of residuals and variability will be investigated. The course will cover modern thinking on model selection and novel uses of regression models including scatterplot smoothing.
von
Johns Hopkins UniversityÜber diesen Kurs
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Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Ca. 54 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Italienisch, Vietnamesisch, Koreanisch, Deutsch, Russisch, Englisch, Spanisch
Was Sie lernen werden
Use regression analysis, least squares and inference
Understand ANOVA and ANCOVA model cases
Investigate analysis of residuals and variability
Describe novel uses of regression models such as scatterplot smoothing
Kompetenzen, die Sie erwerben
Model SelectionGeneralized Linear ModelLinear RegressionRegression Analysis
Flexible Fristen
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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
13 Stunden zum Abschließen
Week 1: Least Squares and Linear Regression
This week, we focus on least squares and linear regression.
13 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 74 min), 11 Lektüren, 4 Quiz
11 Stunden zum Abschließen
Week 2: Linear Regression & Multivariable Regression
This week, we will work through the remainder of linear regression and then turn to the first part of multivariable regression.
11 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 70 min), 5 Lektüren, 4 Quiz
14 Stunden zum Abschließen
Week 3: Multivariable Regression, Residuals, & Diagnostics
This week, we'll build on last week's introduction to multivariable regression with some examples and then cover residuals, diagnostics, variance inflation, and model comparison.
14 Stunden zum Abschließen
14 Videos (Gesamt 168 min), 5 Lektüren, 5 Quiz
16 Stunden zum Abschließen
Week 4: Logistic Regression and Poisson Regression
This week, we will work on generalized linear models, including binary outcomes and Poisson regression.
16 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 95 min), 6 Lektüren, 6 Quiz
Bewertungen
Top-Bewertungen von REGRESSION MODELS
von KA16. Dez. 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 BA31. Jan. 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.
von DA10. März 2019
This module was the maximum. I learned how powerful the use of Regression Models techniques in Data Science analysis is. I thank Professor Brian Caffo for sharing his knowledge with us. Thank you!
von AW19. Feb. 2018
Great subject, was a bit frustrated with some of the material (seemed rushed and not well prepared). Great assignment, but too restrictive on the max number of pages allowed. Wasted a lot of time.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
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