课程主页: https://www.coursera.org/learn/modern-regression-analysis-in-r
在数据科学的领域中，掌握统计建模工具是每位数据分析师必备的技能。Coursera上推出的《现代回归分析与R》课程，正是专为希望深入了解线性统计模型的学生而设计的。
本课程涵盖了参数估计、残差诊断、拟合优度和变量选择及模型比较等重要主题。课程的另一个亮点是特别关注统计模型的误用及其伦理影响，这是在数据科学逐渐受到重视的如今尤为重要的讨论。
课程大纲包括以下几点：
- 统计模型简介：该模块将为你提供统计建模的一般概念框架，特别是线性回归模型。
- 线性回归参数估计：学习通过最小二乘法拟合线性回归模型，并探讨最小二乘法的特性及其拟合优度指标。
- 线性回归中的推断：了解线性回归模型如何支持从样本推断到总体的用途。
- 线性回归分析中的预测与解释：识别模型如何预测未来值，并构建这些值的区间估计。
- 回归诊断：学习如何诊断线性回归模型的拟合问题，包括使用正式测试和可视化手段。
- 模型选择与多重共线性：研究模型选择和改进的方法，了解前向选择和后向选择等技术。
无论你是初学者还是有一定基础的学习者，这门课程都能帮助你进一步提升统计建模的能力。不仅在理论上讲解得十分透彻，实际应用方面的案例分析也让人受益匪浅。
总之，《现代回归分析与R》是一门非常实用的课程，可以为你的数据科学之旅奠定坚实的基础，强烈推荐大家参加！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/modern-regression-analysis-in-r