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Variable Selection, Model Validation, Nonlinear Regression
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung fĂźr Advanced Statistical Techniques for Data Science

Dozent: Kiah Ong
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Advanced Analytics
- Kategorie: Statistical Inference
- Kategorie: Statistical Methods
- Kategorie: Probability & Statistics
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Data Validation
- Kategorie: R Programming
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
- Kategorie: Statistical Modeling
- Kategorie: Regression Analysis
Wichtige Details

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10 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter fĂźhrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
In this module, you will learn the differences between logistic regression and ordinary linear regression, how to obtain the regression parameters using the maximum likelihood method, and use R to compute the estimators of a linear regression model and give a probabilistic prediction of Y=1 given X=xâs. There is a lot to read, watch, and consume in this module so, letâs get started!
Das ist alles enthalten
7 Videos4 LektĂźren3 Aufgaben1 Diskussionsthema
In this module, you will learn the difference between Poisson regression and ordinary linear regression, how to obtain the regression parameters using the maximum likelihood method, use R to compute the estimators of a Poisson regression model and the generalized linear model, and the similarities between the linear, logistic, and Poisson regressions. There is a lot to read, watch, and consume in this module so, letâs get started!
Das ist alles enthalten
6 Videos3 LektĂźren3 Aufgaben
In this module, you will learn how to modify the ordinary least squares method to make the regression model more robust to the effect of outliers and use R to compute the robust regression parameters using different M-estimators and perform model validations involving logistic regression. There is a lot to read, watch, and consume in this module so, letâs get started!
Das ist alles enthalten
7 Videos4 LektĂźren3 Aufgaben
This module contains the summative course assessment that has been designed to evaluate your understanding of the course material and assess your ability to apply the knowledge you have acquired throughout the course.
Das ist alles enthalten
1 Aufgabe
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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Auf einen Abschluss hinarbeiten
Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von Illinois Techangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, kÜnnen Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte kÜnnen mit Ihnen ßbertragen werden.š
ÂDozent

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