课程主页: https://www.coursera.org/learn/linear-models-2
课程概述
在Coursera上找到的《数据科学高级线性模型2：统计线性模型》课程，为希望深入了解统计线性模型的学习者提供了一个理想的学习平台。课程以其扎实的数学基础，涵盖了线性代数和多变量微积分的基本知识，适合对回归模型有基础了解的学员。
课程大纲
- 介绍及期望值
课程开始部分讲解了课程的基本知识及先修要求，同时介绍了多变量向量的期望值基础以及普通最小二乘估计的时刻性质。
- 多变量正态分布
这一模块通过从独立同分布的正态分布入手，构建了多变量及奇异正态分布。
- 分布结果
本模块展现了在多变量回归中常见的基本分布结果。
- 残差分析
我们将重温残差及其分布结果，讨论所谓的PRESS残差，并展示如何在不重新拟合模型的情况下计算这些残差。
学习体验与收获
这个课程结构清晰，解释深入，非常适合希望加深对统计线性模型理解的学习者。课程通过理论知识与R语言的结合，帮助学生掌握复杂的统计概念。同时，课程练习与实际案例的结合也让学习者能够更好地将所学知识应用于实践中。
课程推荐
如果你有基本的线性代数、多变量微积分及统计知识，并且熟悉R编程语言，那么这门课程将非常适合你。它不仅可以帮助你在数据科学领域打下更坚实的基础，还能为后续学习更高级的数据分析技术铺平道路。
综上所述，我强烈推荐这门课程，尤其是对那些希望在数据科学领域发展的学员来说，不要错过这个提升自我的机会！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/linear-models-2