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.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Statistics with R'
79 323 уже зарегистрированы
от партнера
Специализация Statistics with RУниверситет ДьюкаОб этом курсе
Недавно просмотрено: 29 812
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 3 из 5 в программе
Начальный уровень
Прибл. 10 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Арабский, Французский, Португальский (Европа), Итальянский, Вьетнамский, Корейский, Немецкий, Русский, Английский, Испанский
Приобретаемые навыки
StatisticsLinear RegressionR ProgrammingRegression 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.
Курс 3 из 5 в программе
Начальный уровень
Прибл. 10 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Арабский, Французский, Португальский (Европа), Итальянский, Вьетнамский, Корейский, Немецкий, Русский, Английский, Испанский
от партнера
Университет Дьюка
Duke University has about 13,000 undergraduate and graduate students and a world-class faculty helping to expand the frontiers of knowledge. The university has a strong commitment to applying knowledge in service to society, both near its North Carolina campus and around the world.
Программа курса: что вы изучите
22 минуты на завершение
About Linear Regression and Modeling
This short module introduces basics about Coursera specializations and courses in general, this specialization: Statistics with R, and this course: Linear Regression and Modeling. Please take several minutes to browse them through. Thanks for joining us in this course!
22 минуты на завершение
1 видео ((всего 2 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения
2 ч. на завершение
Linear Regression
In this week we’ll introduce linear regression. Many of you may be familiar with regression from reading the news, where graphs with straight lines are overlaid on scatterplots. Linear models can be used for prediction or to evaluate whether there is a linear relationship between two numerical variables.
2 ч. на завершение
8 видео ((всего 47 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
3 ч. на завершение
More about Linear Regression
Welcome to week 2! In this week, we will look at outliers, inference in linear regression and variability partitioning. Please use this week to strengthen your understanding on linear regression. Don't forget to post your questions, concerns and suggestions in the discussion forum!
3 ч. на завершение
3 видео ((всего 24 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
3 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. Hope you enjoy!
3 ч. на завершение
7 видео ((всего 57 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
1 ч. на завершение
Final Project
In this week you will use the data set provided to complete and report on a data analysis question. Please read the background information, review the report template (downloaded from the link in Lesson Project Information), and then complete the peer review assignment.
1 ч. на завершение
1 материал для самостоятельного изучения
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе LINEAR REGRESSION AND MODELING
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
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 DS29 мар. 2017 г.
This course provides a very good introduction to basic linear regression, including simple multiple linear regression, model building and interpretation, model diagnostics, and application in R.
от партнера MM26 сент. 2021 г.
linear regression is well taught throughout the course, but I think learning other types of regression modeling would be useful as well and adding them to the course materials is really good.
Специализация Statistics with R: общие сведения
In this Specialization, you will learn to analyze and visualize data in R and create reproducible data analysis reports, demonstrate a conceptual understanding of the unified nature of statistical inference, perform frequentist and Bayesian statistical inference and modeling to understand natural phenomena and make data-based decisions, communicate statistical results correctly, effectively, and in context without relying on statistical jargon, critique data-based claims and evaluated data-based decisions, and wrangle and visualize data with R packages for data analysis.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Можно ли получить финансовую помощь?
Will I receive a transcript from Duke University for completing this course?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
