在本课程中，我们将扩展对统计推断技术的探索，重点关注将统计模型拟合到数据的科学和艺术。我们将以统计推断课程（课程 2）中提出的概念为基础，强调将研究问题与数据分析方法联系起来的重要性。本课程将介绍和探讨各种统计建模技术，包括线性回归、逻辑回归、广义线性模型、层次和混合效应（或多层次）模型以及贝叶斯推断技术。所有技术都将使用各种真实数据集进行说明，课程将强调针对不同类型的数据集采用不同的建模方法，具体取决于数据背后的研究设计（请参阅课程 1 "使用 Python 理解和可视化数据"）。 在这些基于实验室的课程中，学员将通过侧重于具体案例研究的教程来帮助巩固本周的统计概念，其中包括进一步深入学习 Python 库，包括 Statsmodels、Pandas 和 Seaborn。本课程使用 Coursera 中的 Jupyter Notebook 环境。
用 Python 对数据拟合统计模型
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您将学到什么
通过掌握数据拟合统计模型的艺术，加深对统计推断技术的理解。
将研究问题与数据分析方法联系起来，强调目标、变量之间的关系以及预测。
利用真实数据集探索各种统计建模技术，如线性回归、逻辑回归和贝叶斯推断。
在 Jupyter Notebook 环境中，使用 Python 和 Statsmodels、Pandas、Seaborn 等库来进行实践案例研究。
要了解的详细信息
可分享的证书
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作业
7 项作业
授课语言：英语（English）
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本课程是 用 Python 进行统计 专项课程 专项课程的一部分
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- 获得对主题或工具的基础理解
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- 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
在 Python 统计学专业第三课开始时，我们将概述 "对数据拟合统计模型 "的含义。在第一周，我们将介绍模型拟合的关键概念，包括因变量和自变量的区别、在拟合模型时如何考虑研究设计、评估模型拟合的质量、探索在统计建模中如何处理不同类型的变量，以及明确定义拟合模型的目标。
涵盖的内容
8个视频6篇阅读材料1个作业2个非评分实验室
在第二周，我们将向您介绍两种回归类型的基础知识：线性回归和逻辑回归。 您将有机会思考如何拟合模型，如何评估这些模型的拟合程度，以及如何根据数据解释这些模型。 您还将学习如何在 Python 中实现这些模型。
涵盖的内容
5个视频4篇阅读材料3个作业3个非评分实验室
在本课程的第三周，我们将以第二周讨论的建模概念为基础。多层次模型和边际模型将是我们讨论的主要话题，因为这些模型能让研究人员考虑到研究设计所引入的相关变量的依赖性。我们将讨论为什么以及何时采用这些替代模型、似然比检验以及固定效应及其解释。
涵盖的内容
7个视频3篇阅读材料2个作业4个非评分实验室
在最后一周，我们将介绍一些特殊主题，进一步扩展前几周的课程内容。我们将涵盖广泛的主题，例如各种类型的因变量、探索抽样方法以及在拟合模型时是否使用调查权重，以及利用贝叶斯技术从数据中获得洞察力的深入案例研究。您还有机会在 Python 中应用贝叶斯技术。
涵盖的内容
6个视频4篇阅读材料1个作业1个讨论话题1个非评分实验室
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学生评论
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715 条评论
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ST
4
已于 Jun 15, 2021审阅
It was very technical and a lot of the mathematics behind the models were not explained properly. The codes were also not explained properly
AA
4
已于 Jun 19, 2020审阅
The course was wonderful however, sometimes I felt that a little bit more details could be provided when python code was being explained for week 2.
ST
4
已于 Jan 23, 2021审阅
Week 3 starts to get unreasonably difficult and hard to understand. Apart from that, the course is still worthwhile to take.
常见问题
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