Welcome to the Advanced Linear Models for Data Science Class 2: Statistical Linear Models. This class is an introduction to least squares from a linear algebraic and mathematical perspective. Before beginning the class make sure that you have the following:
от партнера
Advanced Linear Models for Data Science 2: Statistical Linear Models
Университет Джонса ХопкинсаОб этом курсе
Недавно просмотрено: 8,906
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 5 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 5 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
от партнера
Университет Джонса Хопкинса
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.
Программа курса: что вы изучите
2 ч. на завершение
Introduction and expected values
In this module, we cover the basics of the course as well as the prerequisites. We then cover the basics of expected values for multivariate vectors. We conclude with the moment properties of the ordinary least squares estimates.
2 ч. на завершение
7 видео ((всего 38 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
7 видео
Multivariate expected values, the basics4мин
Expected values, matrix operations2мин
Multivariate variances and covariances5мин
Multivariate covariance and variance matrix operations5мин
Expected values of quadratic forms3мин
Expected value properties of least squares estimates13мин
3 материала для самостоятельного изучения
Welcome to the class10мин
Course textbook10мин
Introduction to expected values10мин
1 практическое упражнение
Expected Values30мин
1 ч. на завершение
The multivariate normal distribution
In this module, we build up the multivariate and singular normal distribution by starting with iid normals.
1 ч. на завершение
4 видео ((всего 31 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
4 видео
The singular normal distribution7мин
Normal likelihoods5мин
Normal conditional distributions8мин
2 материала для самостоятельного изучения
Introduction to the multivariate normal10мин
A note on the last quiz question.10мин
1 практическое упражнение
the multivariate normal20мин
1 ч. на завершение
Distributional results
In this module, we build the basic distributional results that we see in multivariable regression.
1 ч. на завершение
8 видео ((всего 60 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
8 видео
Confidence intervals for regression coefficients6мин
F distribution4мин
Coding example7мин
Prediction intervals11мин
Coding example5мин
Confidence ellipsoids7мин
Coding example6мин
1 материал для самостоятельного изучения
Distributional results10мин
1 практическое упражнение
Distributional results20мин
1 ч. на завершение
Residuals
In this module we will revisit residuals and consider their distributional results. We also consider the so-called PRESS residuals and show how they can be calculated without re-fitting the model.
1 ч. на завершение
4 видео ((всего 32 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
4 видео
Code demonstration3мин
Leave one out residuals8мин
Press residuals14мин
2 материала для самостоятельного изучения
Residuals10мин
Thanks for taking the course10мин
1 практическое упражнение
Residuals14мин
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе ADVANCED LINEAR MODELS FOR DATA SCIENCE 2: STATISTICAL LINEAR MODELS
от партнера SM2 апр. 2020 г.
This is a great course from Johns Hopkins University . By taking this course, I improved my Data Management, Statistical Programming, and Statistics skills.
от партнера ML30 янв. 2017 г.
Good course on applied linear statistical modeling.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
- The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
Что я получу, оплатив сертификацию?
Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Какие правила возврата средств?
Средства можно вернуть в течение двух недель с момента оплаты или (для только что начавшихся курсов) в течение двух недель после первой сессии, в зависимости от того, какое событие наступит позже. Средства не возвращаются после получения сертификата о прохождении курса, даже если вы закончили курс в течение двухнедельного гарантийного срока. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке 'Финансовая помощь' слева под кнопкой 'Зарегистрироваться' и заполните форму. Если его примут, вы получите уведомление. Подробнее
Получу ли я зачеты в университете за прохождение курса?
Этот курс не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
