Просто о статистике (с использованием R). Курс 2. Линейная регрессия

Для кого?

Если вы сталкиваетесь с необходимостью поиска и описания взаимосвязей между теми или иными явлениями, которые могут быть измерены количественно, тогда этот курс — хорошая возможность понять, как устроены простая и множественная линейная регрессия, узнать о возможностях и ограничениях этих методов. Курс рассчитан на тех, кто уже знаком с базовыми приемами анализа данных с использованием языка R.

О чем?

В этом курсе мы разберем основные методы описания взаимосвязей между количественными признаками. Если корреляционный анализ позволяет количественно оценить силу и направление связи между двумя величинами, то построение регрессионных моделей дает более широкие возможности. При помощи регрессионного анализа можно количественно описывать поведение изучаемых величин в зависимости от переменных-предикторов и получать предсказания на новых данных. Мы рассмотрим технологию построения простых и множественных регрессионных моделей с использованием языка R. У всякого метода есть свои ограничения, поэтому мы разберемся, в каких ситуациях можно, а в каких нельзя применять линейную регрессию и научим вас методам диагностики подобранных моделей. Специальное место в курсе отводится глубинной анатомии регрессионного анализа: мы разберем операции с матрицами, которые лежат в основе линейной регрессии, чтобы получить возможность разбираться в более сложных разновидностях линейных моделей.

Платформа: Coursera

Запуск: 2018 год

Язык: русский

Записаться на курс:
Авторы курса:
Специализации:

Данный курс входит в специализацию:

Просто о статистике (с использованием R) (специализация)
Подробнее