Informações sobre o curso

172,437 visualizações recentes

Resultados de carreira do aprendiz

33%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

45%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

12%

recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível iniciante
Aprox. 9 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês, Coreano

Habilidades que você terá

StatisticsLinear RegressionR ProgrammingRegression Analysis

Resultados de carreira do aprendiz

33%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

45%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

12%

recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
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Nível iniciante
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oferecido por

Logotipo de Universidade Duke

Universidade Duke

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up94%(3,275 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

22 minutos para concluir

About Linear Regression and Modeling

22 minutos para concluir
1 vídeo (Total 2 mín.), 2 leituras
2 leituras
About Statistics with R Specialization10min
More about Linear Regression and Modeling10min
2 horas para concluir

Linear Regression

2 horas para concluir
8 vídeos (Total 47 mín.), 3 leituras, 2 testes
8 videos
Correlation9min
Residuals1min
Least Squares Line11min
Prediction and Extrapolation3min
Conditions for Linear Regression10min
R Squared4min
Regression with Categorical Explanatory Variables5min
3 leituras
Lesson Learning Objectives10min
Lesson Learning Objectives10min
Week 1 Suggested Readings and Practice10min
2 exercícios práticos
Week 1 Practice Quiz8min
Week 1 Quiz18min
Semana
2

Semana 2

2 horas para concluir

More about Linear Regression

2 horas para concluir
3 vídeos (Total 24 mín.), 5 leituras, 3 testes
3 videos
Inference for Linear Regression11min
Variability Partitioning5min
5 leituras
Lesson Learning Objectives10min
Week 2 Suggested Readings and Exercises10min
About Lab Choices10min
Week 1 & 2 Lab Instructions (RStudio)10min
Week 1 & 2 Lab Instructions (RStudio Cloud)10min
3 exercícios práticos
Week 2 Practice Quiz6min
Week 2 Quiz16min
Week 1 & 2 Lab20min
Semana
3

Semana 3

3 horas para concluir

Multiple Regression

3 horas para concluir
7 vídeos (Total 57 mín.), 5 leituras, 3 testes
7 videos
Multiple Predictors11min
Adjusted R Squared10min
Collinearity and Parsimony3min
Inference for MLR11min
Model Selection11min
Diagnostics for MLR7min
5 leituras
Lesson Learning Objectives10min
Lesson Learning Objectives10min
Week 3 Suggested Readings and Exercises10min
Week 3 Lab Instructions (RStudio)10min
Week 3 Lab Instructions (RStudio Cloud)10min
3 exercícios práticos
Week 3 Practice Quiz16min
Week 3 Quiz20min
Week 3 Lab20min
Semana
4

Semana 4

2 horas para concluir

Final Project

2 horas para concluir
1 leitura
1 leituras
Project Files and Rubric10min

Avaliações

Principais avaliações do LINEAR REGRESSION AND MODELING

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Sobre Programa de cursos integrados Statistics with R

In this Specialization, you will learn to analyze and visualize data in R and create reproducible data analysis reports, demonstrate a conceptual understanding of the unified nature of statistical inference, perform frequentist and Bayesian statistical inference and modeling to understand natural phenomena and make data-based decisions, communicate statistical results correctly, effectively, and in context without relying on statistical jargon, critique data-based claims and evaluated data-based decisions, and wrangle and visualize data with R packages for data analysis. You will produce a portfolio of data analysis projects from the Specialization that demonstrates mastery of statistical data analysis from exploratory analysis to inference to modeling, suitable for applying for statistical analysis or data scientist positions....
Statistics with R

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

  • No. Completion of a Coursera course does not earn you academic credit from Duke; therefore, Duke is not able to provide you with a university transcript. However, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.