《回归建模基础》课程评测与推荐

在当今数据驱动的世界中，掌握统计分析技能变得越来越重要。Coursera上的《回归建模基础》课程正是为那些希望提高其SAS软件使用技能的统计分析师和研究人员量身定做的。这是一门入门级的课程，尤其适合那些已经具备基本统计知识的学习者。

本课程的重点是t检验、方差分析（ANOVA）和线性回归，同时也简要介绍了逻辑回归。课程的结构清晰，内容丰富，下面我将对每个模块进行详细回顾。

**课程概述**
在第一模块中，学员将学习课程的总览和将要分析的数据。此模块为后续实践打下坚实的基础。通过将数据集进行设置，学员能打下理论与实践结合的良好基础。

**模型构建与效应选择**
第二模块探索了多种模型选择工具，帮助学员限缩候选模型的数量。借助这些工具，学员可以根据自己的专业知识和研究优先级选择合适的模型，极大提高了效率与准确性。

**模型拟合后的推断**
这一模块将重点放在了验证模型假设上，包括对线性回归中常见问题的诊断。学员将学习如何检查残差，识别数据中的离群值，并找到那些对回归模型影响过大的观察值。这些知识对于增强模型的可靠性至关重要。

**模型构建用于评分与预测**
在此模块中，学员将学习如何从推断统计学转向预测建模，完全掌握如何使用模型评估技术，而不再单靠p值。最终目标是选择最佳的模型并掌握如何将该模型应用于新数据预测。

**分类数据分析**
最后一个模块关注于二元响应的分类与建模。学员将通过假设检验寻找预测变量之间的关联，并学习逻辑回归模型的构建与应用。不仅如此，学员还将借助逻辑回归来构建一个预测未知案例的分类器。

总结来说，《回归建模基础》课程内容丰富、结构合理，是学习回归分析与预测建模的绝佳选择。无论你是初学者还是有一定基础的学习者，完成这门课程将使你在数据分析领域受益匪浅。

热切推荐大家通过Coursera参与这门课程，提升自己的数据分析技能！