Deep Learning Specialization on Coursera

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

作者 CourseEye