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Model Diagnostics and Remedial Measures
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Model Diagnostics and Remedial Measures
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung 蹿眉谤 Advanced Statistical Techniques for Data Science
Dozent: Kiah Ong
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Wochen zu vervollst盲ndigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Was Sie lernen werden
Describe the assumptions of the linear regression models.
Use diagnostic plots to detect violations of the assumptions of a linear regression model.
Perform variable selections and model validations.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Scatter Plots
- Kategorie: Data Validation
- Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Correlation Analysis
- Kategorie: Linear Algebra
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Statistical Modeling
- Kategorie: R Programming
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Statistical Inference
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzuf眉gen
Bewertungen
11 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter f眉hrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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 3 Module
Welcome to Model Diagnostics and Remediation Measures! In this course, we will cover the topics of: Regression Diagnostics, Variance Stabilizing Transformations, Box-Cox Transformation, Transformations to Linearized the Model, Weighted Least Squares, Autocorrelation, Multicollinearity, Variable Selection and Model Validation. In Module 1, we will cover four topics including: Regression Diagnostics, Variance Stabilizing Transformations, Box-Cox Transformation and Transformations to Linearize the model. There is a lot to read, watch, and consume in this module so, let鈥檚 get started!
Das ist alles enthalten
9 Videos6 Lekt眉ren5 Aufgaben1 Diskussionsthema
Welcome to Module 2 鈥� This module will cover four topics including: Weighted Least Squares, Autocorrelation, Multicollinearity, and Variable Selection and Model Validation. There is a lot to read, watch, and consume in this module so, let鈥檚 get started!
Das ist alles enthalten
12 Videos6 Lekt眉ren5 Aufgaben
Das ist alles enthalten
1 Aufgabe
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
F眉gen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
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
听Dozent
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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.
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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�
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