课程主页: https://www.coursera.org/learn/modern-regression-analysis-in-r
在当今数据驱动的时代，统计建模成为数据科学不可或缺的工具。而Coursera上的《现代回归分析在R语言中的应用》课程正是为希望深入了解统计模型的学生精心设计的一门课程。
该课程提供了一整套基础的统计建模工具，涵盖了线性统计模型的各种方法、理论和应用。课程内容包括参数估计、残差诊断、优度拟合以及变量选择与模型比较的多种策略，同时也特别关注统计模型误用的伦理问题，这在当前数据科学的背景下显得尤为重要。
课程大纲具体包括：
1. **统计模型简介** – 建立统计建模的一般概念框架，重点介绍线性回归模型。
2. **线性回归参数估计** – 学习如何用最小二乘法拟合线性回归模型，并研究其性质及拟合优度指标。
3. **线性回归中的推断** – 探讨如何利用线性回归进行样本到总体的推断。
4. **预测与解释** – 确定模型如何预测未来值，并构造区间估计，同时探讨统计建模与因果解释之间的关系。
5. **回归诊断** – 学习如何诊断线性回归模型的拟合问题，使用正式测试和可视化工具决定模型的适用性。
6. **模型选择与多重共线性** – 学习模型选择和改进的方法，包括前向选择、后向选择和基于标准的方法，同时探讨多重共线性的问题。
总结来说，这门课程不仅让学员掌握了现代回归分析的理论基础和实际应用技能，还强调了统计模型使用中的伦理问题，从而培养学生全面的统计思维能力。对于希望在数据科学领域取得成功的学生来说，这门课程无疑是一个宝贵的资源。成为数据科学家的道路，从这里开始。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/modern-regression-analysis-in-r