课程介绍与评估：高级数据科学线性模型 2：统计线性模型

10 月 11, 2024 #R编程, #回归模型, #多元微积分, #数据科学, #机器学习, #线性代数, #线性模型, #统计分析, #课程评测, #高级统计

欢迎参加《高级数据科学线性模型 2：统计线性模型》课程。这是一门从线性代数和数学角度介绍最小二乘法的课程。课程要求学员具备一定的基础，包括线性代数和多元微积分的基本知识，统计学和回归模型的理解，以及一些基于证明的数学知识。此外，学员还需具备R编程语言的基本知识。

课程大纲包括以下几个模块：
1. **引言及期望值**：这一模块将介绍课程的基本内容和前提条件，包括多元向量的期望值基础以及普通最小二乘估计的矩特性。

2. **多元正态分布**：在此模块中，我们从独立同分布的正态分布开始，构建多元和奇异正态分布。

3. **分布结果**：本模块将建立我们在多变量回归中看到的基本分布结果。

4. **残差**：在这一模块中，我们将重新审视残差及其分布结果，还会考虑所谓的PRESS残差，并展示如何在不重新拟合模型的情况下计算它们。

此课程不仅能帮助学员深入理解统计线性模型，还能为实际数据科学工作打下坚实的基础。通过丰富的内容和详细的讲解，学员将能够更好地掌握统计分析的工具和技术。无论您是希望提升学术研究能力，还是在数据科学领域中取得更大的成就，这门课程都将是不错的选择。