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:
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Advanced Statistics for Data Science'
19 795 уже зарегистрированы
от партнера
Специализация Advanced Statistics for Data ScienceУниверситет Джонса ХопкинсаОб этом курсе
Недавно просмотрено: 4 693
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 4 из 4 в программе
Продвинутый уровень
Прибл. 6 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Арабский, Французский, Португальский (Европа), Итальянский, Вьетнамский, Немецкий, Русский, Английский, Испанский
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 4 из 4 в программе
Продвинутый уровень
Прибл. 6 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Арабский, Французский, Португальский (Европа), Итальянский, Вьетнамский, Немецкий, Русский, Английский, Испанский
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
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
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
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
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 SJ6 авг. 2020 г.
This course is very powerfull for statistical linear
от партнера ML30 янв. 2017 г.
Good course on applied linear statistical modeling.
Специализация Advanced Statistics for Data Science: общие сведения
Fundamental concepts in probability, statistics and linear models are primary building blocks for data science work. Learners aspiring to become biostatisticians and data scientists will benefit from the foundational knowledge being offered in this specialization. It will enable the learner to understand the behind-the-scenes mechanism of key modeling tools in data science, like least squares and linear regression.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
