Об этом курсе

Недавно просмотрено: 52 138

This course introduces simple and multiple linear regression models. These models allow you to assess the relationship between variables in a data set and a continuous response variable. Is there a relationship between the physical attractiveness of a professor and their student evaluation scores? Can we predict the test score for a child based on certain characteristics of his or her mother? In this course, you will learn the fundamental theory behind linear regression and, through data examples, learn to fit, examine, and utilize regression models to examine relationships between multiple variables, using the free statistical software R and RStudio.

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.

Начальный уровень

Прибл. 10 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Приобретаемые навыки

Statistics
Linear Regression
R Programming
Regression Analysis

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.

Начальный уровень

Прибл. 10 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Преподаватели

Оценка преподавателя

4,88/5 (оценок: 119)

Mine Çetinkaya-Rundel

Associate Professor of the Practice

Department of Statistical Science

354 391 учащийся

7 курсов

Программа курса: что вы изучите

Оценка контента94%(4,209 оценки)

Неделя

1

Неделя 1

22 минуты на завершение

About Linear Regression and Modeling

22 минуты на завершение

1 видео ((всего 2 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения

Неделя

2

Неделя 2

2 ч. на завершение

Linear Regression

2 ч. на завершение

8 видео ((всего 47 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

8 видео

Introduction58

Correlation9мин

Residuals1мин

Least Squares Line11мин

Prediction and Extrapolation3мин

Conditions for Linear Regression10мин

R Squared4мин

Regression with Categorical Explanatory Variables5мин

3 материала для самостоятельного изучения

Lesson Learning Objectives10мин

Week 1 Suggested Readings and Practice10мин

2 практических упражнения

Week 1 Practice Quiz30мин

Week 1 Quiz18мин

Неделя

3

Неделя 3

3 ч. на завершение

More about Linear Regression

3 ч. на завершение

3 видео ((всего 24 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов

3 видео

Outliers in Regression6мин

Inference for Linear Regression11мин

Variability Partitioning5мин

5 материалов для самостоятельного изучения

Lesson Learning Objectives10мин

Week 2 Suggested Readings and Exercises10мин

About Lab Choices10мин

Week 1 & 2 Lab Instructions (RStudio)10мин

Week 1 & 2 Lab Instructions (RStudio Cloud)10мин

3 практических упражнения

Week 2 Practice Quiz30мин

Week 2 Quiz30мин

Week 1 & 2 Lab30мин

Неделя

4

Неделя 4

5 ч. на завершение

Multiple Regression

In this week, we’ll explore multiple regression, which allows us to model numerical response variables using multiple predictors (numerical and categorical). We will also cover inference for multiple linear regression, model selection, and model diagnostics. There is also a final project included in this week. You will use the data set provided to complete and report on a data analysis question. Please read the project instructions to complete this self-assessment.

5 ч. на завершение

7 видео ((всего 57 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов

7 видео

Introduction2мин

Multiple Predictors11мин

Adjusted R Squared10мин

Collinearity and Parsimony3мин

Inference for MLR11мин

Model Selection11мин

Diagnostics for MLR7мин

6 материалов для самостоятельного изучения

Lesson Learning Objectives10мин

Week 3 Suggested Readings and Exercises10мин

Week 3 Lab Instructions (RStudio)10мин

Week 3 Lab Instructions (RStudio Cloud)10мин

Project Instructions, Data files, and Checklist 2ч

3 практических упражнения

Week 3 Practice Quiz30мин

Week 3 Quiz20мин

Week 3 Lab30мин

Рецензии

4.8

Рецензии: 305

5 stars
80,22 %
4 stars
16,04 %
3 stars
2,93 %
2 stars
0,24 %
1 star
0,55 %

Лучшие отзывы о курсе LINEAR REGRESSION AND MODELING

от партнера MM13 дек. 2020 г.

I learn a lot. It added more lessons beyond my graduate school. Especially that the course is based on R, this course is very helpful for my journey towards using R.

от партнера PK23 мая 2017 г.

Very good course taught by Dr. Mine who is as always a very good teacher. The videos are very eloquent and easy to understand. Highly recommend it if you are looking for a basic refresher course.

от партнера MS20 июня 2018 г.

This was the first course where I started noticing that I'm really learning and was able to apply some of the earned knowledge at work.Totally recommended.

от партнера TM21 июля 2020 г.

A great primer on linear regression with labs that help to establish understanding and a project that is focused enough not to be overwhelming, and allows the learner to play around with the concepts

Посмотреть все отзывы

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.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.
Will I receive a transcript from Duke University for completing this course?
No. Completion of a Coursera course does not earn you academic credit from Duke; therefore, Duke is not able to provide you with a university transcript. However, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Linear Regression and Modeling

Об этом курсе

Приобретаемые навыки