Welcome to the Advanced Linear Models for Data Science Class 2: Statistical Linear Models. This class is an introduction to least squares from a linear algebraic and mathematical perspective. Before beginning the class make sure that you have the following:
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Programa de cursos integrados Advanced Statistics for Data ScienceUniversidade Johns HopkinsInformações sobre o curso
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Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível avançado
Aprox. 6 horas para completar
Inglês
Legendas: Árabe, Francês, Portuguese (European), Italiano, Vietnamita, Alemão, Russo, Inglês, Espanhol
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Nível avançado
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Inglês
Legendas: Árabe, Francês, Portuguese (European), Italiano, Vietnamita, Alemão, Russo, Inglês, Espanhol
oferecido por
Universidade Johns Hopkins
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
Programa - O que você aprenderá com este curso
2 horas para concluir
Introduction and expected values
In this module, we cover the basics of the course as well as the prerequisites. We then cover the basics of expected values for multivariate vectors. We conclude with the moment properties of the ordinary least squares estimates.
2 horas para concluir
7 vídeos (Total 38 mín.), 3 leituras, 1 teste
1 hora para concluir
The multivariate normal distribution
In this module, we build up the multivariate and singular normal distribution by starting with iid normals.
1 hora para concluir
4 vídeos (Total 31 mín.), 2 leituras, 1 teste
1 hora para concluir
Distributional results
In this module, we build the basic distributional results that we see in multivariable regression.
1 hora para concluir
8 vídeos (Total 60 mín.), 1 leitura, 1 teste
1 hora para concluir
Residuals
In this module we will revisit residuals and consider their distributional results. We also consider the so-called PRESS residuals and show how they can be calculated without re-fitting the model.
1 hora para concluir
4 vídeos (Total 32 mín.), 2 leituras, 1 teste
Avaliações
- 5 stars67,90%
- 4 stars22,22%
- 3 stars6,17%
- 2 stars2,46%
- 1 star1,23%
Principais avaliações do ADVANCED LINEAR MODELS FOR DATA SCIENCE 2: STATISTICAL LINEAR MODELS
por ML30 de jan de 2017
Good course on applied linear statistical modeling.
por SJ6 de ago de 2020
This course is very powerfull for statistical linear
por SM2 de abr de 2020
This is a great course from Johns Hopkins University . By taking this course, I improved my Data Management, Statistical Programming, and Statistics skills.
por PP12 de out de 2019
It is a very good course for any statistics to learn and have a sweet tastes of math and its behind functionality on data.
Sobre Programa de cursos integrados Advanced Statistics for Data Science
Fundamental concepts in probability, statistics and linear models are primary building blocks for data science work. Learners aspiring to become biostatisticians and data scientists will benefit from the foundational knowledge being offered in this specialization. It will enable the learner to understand the behind-the-scenes mechanism of key modeling tools in data science, like least squares and linear regression.
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.
