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'
от партнера
Специализация Advanced Statistics for Data ScienceУниверситет Джонса ХопкинсаОб этом курсе
Недавно просмотрено: 9,978
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
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 6 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.
Курс 4 из 4 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 6 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
Residuals30мин
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?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
- Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
- Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. 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.
Is financial aid available?
Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. 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.
