课程主页: https://www.coursera.org/learn/quantifying-relationships-regression-models
今天，我想向大家推荐一个在Coursera上非常有价值的课程——《量化关系的回归模型》。该课程专为希望深入理解线性回归模型的研究者和数据分析师设计，是一个非常实用的工具，用于衡量多个变量之间的关系。
在这门课程中，我们将从双变量回归模型开始，学习如何估计自变量和因变量之间的关系。接下来，课程将引导我们如何创建和解读多变量模型，以及二元因变量模型和交互模型。
课程内容包括：
1. 回归模型：它们是什么，以及我们为什么需要它们
这部分将讨论图形虽然有助于可视化关系，但对于定量测量关系并不足够。课程通过实例解析了如何使用回归模型来量化诸如空气质量如何因车辆排放减少而改变的关系。
2. 拟合和评估双变量回归模型
我们将学习如何评估和修改一个基础回归模型，包括模型拟合的常见量度和回归分析的三个核心假设。这部分还会介绍使用虚拟变量进行回归分析的特殊情况。
3. 多变量回归模型
由于现实中通常存在多个变量对特定动态产生影响，因此，仅用双变量回归模型往往不够。本段将介绍多变量回归分析模型，以及如何合理解释和评估多变量分析的结果。
4. 多元模型的扩展
在掌握了OLS多变量模型后，学习其他回归建模技术将使你能够回答更复杂的研究问题。这部分将关注交互项和二元因变量模型，帮助研究者运用合适的建模工具来回答所面临的具体问题。
总的来说，这门课程非常适合希望提升数据分析技能并熟悉回归模型的学习者。通过学习，我相信你能够在未来的研究或工作中，灵活运用这些统计工具。
如果你想从数据中获得有意义的见解，那么《量化关系的回归模型》无疑是一个不容错过的课程！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/quantifying-relationships-regression-models