Об этом курсе

Недавно просмотрено: 165,320

Карьерные результаты учащихся

33%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

45%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

12%

стал больше зарабатывать или получил повышение
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
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Начальный уровень
Прибл. 9 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский, Корейский

Приобретаемые навыки

StatisticsLinear RegressionR ProgrammingRegression Analysis

Карьерные результаты учащихся

33%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

45%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

12%

стал больше зарабатывать или получил повышение
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
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Начальный уровень
Прибл. 9 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский, Корейский

от партнера

Логотип Университет Дьюка

Университет Дьюка

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up94%(3,301 оценки)Info
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
1 видео
2 материала для самостоятельного изучения
About Statistics with R Specialization10мин
More about Linear Regression and Modeling10мин
2 ч. на завершение

Linear Regression

2 ч. на завершение
8 видео ((всего 47 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
8 видео
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
Lesson Learning Objectives10мин
Week 1 Suggested Readings and Practice10мин
2 практических упражнения
Week 1 Practice Quiz8мин
Week 1 Quiz18мин
Неделя
2

Неделя 2

2 ч. на завершение

More about Linear Regression

2 ч. на завершение
3 видео ((всего 24 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
3 видео
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 Quiz6мин
Week 2 Quiz16мин
Week 1 & 2 Lab20мин
Неделя
3

Неделя 3

3 ч. на завершение

Multiple Regression

3 ч. на завершение
7 видео ((всего 57 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
7 видео
Multiple Predictors11мин
Adjusted R Squared10мин
Collinearity and Parsimony3мин
Inference for MLR11мин
Model Selection11мин
Diagnostics for MLR7мин
5 материалов для самостоятельного изучения
Lesson Learning Objectives10мин
Lesson Learning Objectives10мин
Week 3 Suggested Readings and Exercises10мин
Week 3 Lab Instructions (RStudio)10мин
Week 3 Lab Instructions (RStudio Cloud)10мин
3 практических упражнения
Week 3 Practice Quiz16мин
Week 3 Quiz20мин
Week 3 Lab20мин
Неделя
4

Неделя 4

2 ч. на завершение

Final Project

2 ч. на завершение
1 материал для самостоятельного изучения
1 материал для самостоятельного изучения
Project Files and Rubric10мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе LINEAR REGRESSION AND MODELING

Посмотреть все отзывы

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. You will produce a portfolio of data analysis projects from the Specialization that demonstrates mastery of statistical data analysis from exploratory analysis to inference to modeling, suitable for applying for statistical analysis or data scientist positions....
Statistics with R

Часто задаваемые вопросы

  • 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.
  • 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.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • 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

  • 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.