课程主页: https://www.coursera.org/learn/regression-modeling-practice
在当今数据驱动的世界中，回归分析已成为数据分析中不可或缺的一部分。Coursera平台上提供的《实践中的回归建模》课程，专注于教授如何使用回归分析解决实际问题。在本课程中，您将学习使用SAS或Python进行线性回归分析，以及如何在变量之间没有明确线性关系时进行调整。课程内容涵盖了多个自变量对结果的影响，以及如何识别混杂变量，从而使您的结果更加引人注目。
### 课程概述
本课程的第一部分介绍回归分析的基本概念，了解数据类型以及选择适当统计分析的重要性，帮助学员掌握数据集的局限性。课程通过视频讲解混杂变量的概念，这些变量可能是解释变量与响应变量之间关联的原因，并指导学员如何进行数据描述。
### 线性回归基础
在这一模块中，您将深入了解混杂变量测试的重要性以及通过基本线性回归分析对定量响应变量进行测试和解释的技巧。此外，您还将学习如何使用线性回归模型来预测观察到的响应变量，并探讨线性回归模型背后的统计假设与编码最佳实践。
### 多重回归
多重回归分析使您能够扩展研究问题，通过加入额外的定量和/或分类解释变量，进行更严格的关联测试。用户将获得应用和解释多重回归分析的经验，并学习如何利用置信区间来估算总体参数。
### Logistic回归
本课程的最后一部分将介绍Logistic回归分析——一种用于二元响应变量的回归分析。您将学习如何在多重回归分析中测试具有多个类别的分类解释变量，并正确解释Logistic回归模型的结果。
### 总结
总的来说，《实践中的回归建模》是一个强大的课程，无论您是数据分析的新手还是有经验的研究人员，都能从中受益。课程内容全面，注重实际应用，能够为您的数据分析技能奠定坚实的基础。同时，学习者将获得必要的工具，提升在复杂数据分析情境中的信心和能力。无论您未来的工作领域是商业、医学，或是社会科学，这门课程都非常值得推荐。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/regression-modeling-practice