课程主页: https://www.coursera.org/learn/quantifying-relationships-regression-models
课程概述
在当今的数据分析时代，理解变量之间的关系变得至关重要。《量化关系的回归模型》是一门出色的课程，它帮助学习者掌握线性回归模型这一强有力的工具。通过此课程，你将会了解到如何测量多个变量之间的关系，掌握从双变量分析到多变量模型、二元因变量模型再到交互模型的应用。
课程大纲
回归模型：它们是什么以及我们需要它们的原因
课程从回归模型的基本概念入手，强调光靠图表不足以提供变量之间关系的精确度量。课程图解了当涉及到计算相关变量变化对某一结果的影响时，我们需要依赖回归模型。比如，要想计算减少汽车排放对空气质量的影响，回归模型显然是最佳选择。
拟合和评估双变量回归模型
了解回归分析的基础知识后，课程进一步探讨如何评估和修改基本的回归模型。你会学习到评价模型拟合度的常见方法及回归分析的三大核心假设，这些都是进行回归分析的重要基础。
多变量回归模型
本模块将介绍多变量回归模型的构建，这是进行描述性、因果或预测推理时不可或缺的。你将学习如何在政治行为、环境过程等多个领域中，考虑多重变量的影响。
多变量模型的扩展
一旦掌握了OLS多变量模型，课程将带你了解各种回归建模技术，以及如何使用交互项和二元因变量模型来解答复杂的研究问题。
我的评价
总的来说，《量化关系的回归模型》是一个结构清晰且内容丰富的课程，非常适合希望深入了解回归分析的学习者。无论你是数据分析的新手，还是希望提高数据建模能力的进阶者，这门课程都为你提供了所需的技能和知识。
推荐理由
我强烈推荐这个课程，尤其是对于那些希望在数据分析领域取得进步的朋友们。通过这门课程的学习，你将能够独立分析数据，解释复杂的模型结果，并且在实际工作中应用这些技能。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/quantifying-relationships-regression-models