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欢迎来到数据科学高级线性模型课程 2：统计线性模型。本课从线性代数和数学的角度介绍最小二乘法。在开始本课程之前，请确保您已具备以下条件： - 对线性代数和多元微积分有基本了解 - 对统计学和回归模型有基本了解 - 至少对基于证明的数学有一点了解 - R 编程语言的基本知识。 学完本课程后，学生将在回归模型的线性代数处理方面打下坚实的基础。这将大大增强应用数据科学家对回归模型的一般理解。
数据科学高级线性模型 2：统计线性模型
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 数据科学高级统计学 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
在本模块中，我们将介绍课程的基础知识和先决条件。然后，我们将介绍多元向量期望值的基础知识。最后，我们将介绍普通最小二乘估计的矩特性。
涵盖的内容
7个视频3篇阅读材料1个作业
在本模块中，我们将从 iid 正态分布开始，建立多元奇异正态分布。
涵盖的内容
4个视频2篇阅读材料1个作业
在本模块中，我们将建立我们在多元回归中看到的基本分布结果。
涵盖的内容
8个视频1篇阅读材料1个作业
在本模块中，我们将重新讨论残差并考虑其分布结果。我们还将考虑所谓的 PRESS 残差，并展示如何在不重新拟合模型的情况下计算残差。
涵盖的内容
4个视频2篇阅读材料1个作业
获得职业证书
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位教师
授课教师评分
4.7 (15个评价)
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状态：免费试用Johns Hopkins University
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Coursera Project Network
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Felipe M.
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学生评论
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102 条评论
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RL
5
已于 Jan 13, 2023审阅
Great !!! Learning time and I enjoy the math side of it...
SJ
4
已于 Aug 6, 2020审阅
This course is very powerfull for statistical linear
N
5
已于 Oct 12, 2019审阅
It is a very good course for any statistics to learn and have a sweet tastes of math and its behind functionality on data.
常见问题
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