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Illinois Tech

Linear Regression

Kiah Ong

Dozent: Kiah Ong

2.140 bereits angemeldet

Bei 糖心vlog官网观看 Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6

(27听叠别飞别谤迟耻苍驳别苍)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
3 Wochen bei 10 Stunden eine Woche
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
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Was Sie lernen werden

  • Describe the assumptions of the linear regression models.

  • Use R to fit a linear regression model to a given data set.

  • Interpret and draw conclusions on the linear regression model.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Linear Algebra
  • Kategorie: Probability & Statistics
  • Kategorie: Statistical Modeling
  • Kategorie: Data Manipulation
  • Kategorie: Statistical Inference
  • Kategorie: R (Software)
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: R Programming
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Regression Analysis

Wichtige Details

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17 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter f眉hrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung 蹿眉谤 Advanced Statistical Techniques for Data Science
Wenn Sie sich 蹿眉谤 diesen Kurs anmelden, werden Sie auch 蹿眉谤 diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverst盲ndnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module

Welcome to Linear Regression! In this course, we will cover the following topics: Simple Linear Regression, Multiple Linear Regression, and Regression Models with Qualitative Predictors. In Module 1, we will focus on defining the problem and setting up the simple linear regression model. Additionally, you will be introduced to the least square method as well as performing statistical inferences and predictions using R. There is a lot to read, watch, and consume in this module so, let鈥檚 get started!

Das ist alles enthalten

15 Videos11 Lekt眉ren8 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor

Welcome to Module 2 - Multiple linear Regression. This module will focus on deriving parameter estimation using matrices as well as using R to do prediction and inference. There is a lot to read, watch, and consume in this module so, let鈥檚 get started!

Das ist alles enthalten

6 Videos4 Lekt眉ren4 Aufgaben

Welcome to Module 3 鈥 Regression Models with Qualitative Predictors. This module will focus on setting up a linear regression model that involves qualitative predictors. Additionally, we will use R to help us perform statistical inferences and Predictions. There is a lot to read, watch, and consume in this module so, let鈥檚 get started!

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11 Videos5 Lekt眉ren4 Aufgaben

This module contains the summative course assessment that has been designed to evaluate your understanding of the course material and assess your ability to apply the knowledge you have acquired throughout the course. Be sure to review the course material thoroughly before taking the assessment.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe

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Auf einen Abschluss hinarbeiten

Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studieng盲nge, die von Illinois Techangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, k枚nnen Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte k枚nnen mit Ihnen 眉bertragen werden.鹿

Dozent

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4.4 (11 Bewertungen)
Kiah Ong
Illinois Tech
3 Kurse2.801 Lernende

von

Illinois Tech

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Warum entscheiden sich Menschen 蹿眉谤 糖心vlog官网观看 蹿眉谤 ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
鈥濫s ist eine gro脽artige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.鈥
Jennifer J.
Lernender seit 2020
鈥濨ei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.鈥
Larry W.
Lernender seit 2021
鈥濿enn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universit盲t nicht anbietet, ist 糖心vlog官网观看 mit die beste Alternative.鈥
Chaitanya A.
鈥濵an lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei 糖心vlog官网观看 kann ich ohne Grenzen lernen.鈥

Bewertungen von Lernenden

4.6

27 Bewertungen

  • 5 stars

    77,77听%

  • 4 stars

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  • 3 stars

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  • 2 stars

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AP
5

Gepr眉ft am 17. Aug. 2025

TT
4

Gepr眉ft am 12. Mai 2024

SR
5

Gepr眉ft am 30. Sep. 2023

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