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Variable Selection, Model Validation, Nonlinear Regression
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Variable Selection, Model Validation, Nonlinear Regression
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
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Probability & Statistics
- Kategorie: R Programming
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Data Validation
- Kategorie: Statistical Modeling
- Kategorie: Advanced Analytics
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Probability
- Kategorie: Mathematical Modeling
- Kategorie: Statistical Inference
- Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
- Kategorie: Predictive Modeling
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzuf眉gen
Bewertungen
10 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
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- 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
In this module, you will learn the differences between logistic regression and ordinary linear regression, how to obtain the regression parameters using the maximum likelihood method, and use R to compute the estimators of a linear regression model and give a probabilistic prediction of Y=1 given X=x鈥檚. There is a lot to read, watch, and consume in this module so, let鈥檚 get started!
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7 Videos4 Lekt眉ren3 Aufgaben1 Diskussionsthema
In this module, you will learn the difference between Poisson regression and ordinary linear regression, how to obtain the regression parameters using the maximum likelihood method, use R to compute the estimators of a Poisson regression model and the generalized linear model, and the similarities between the linear, logistic, and Poisson regressions. There is a lot to read, watch, and consume in this module so, let鈥檚 get started!
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6 Videos3 Lekt眉ren3 Aufgaben
In this module, you will learn how to modify the ordinary least squares method to make the regression model more robust to the effect of outliers and use R to compute the robust regression parameters using different M-estimators and perform model validations involving logistic regression. There is a lot to read, watch, and consume in this module so, let鈥檚 get started!
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7 Videos4 Lekt眉ren3 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.
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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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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
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Larry W.
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