Course Summary
Learn the basics of linear regression and its applications in data analysis through this course. Gain practical skills in using regression models to make predictions and decisions based on data.Key Learning Points
- Understand the concepts of linear regression and its applications
- Learn how to use regression models to make predictions and decisions based on data
- Gain practical skills in analyzing data using regression techniques
Related Topics for further study
Learning Outcomes
- Understand the principles of linear regression
- Be able to use regression models to make predictions
- Gain practical skills in data analysis
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic knowledge of statistics and probability
- Familiarity with programming concepts in Python
Course Difficulty Level
BeginnerCourse Format
- Online
- Self-paced
Similar Courses
- Multiple Linear Regression Analysis in Python
- Applied Data Science: Linear Regression
Related Education Paths
Notable People in This Field
- Founder, deeplearning.ai
- Principal Data Scientist, Booz Allen Hamilton
Related Books
Description
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. Вы узнаете, как строить простые и множественные линейные модели с использованием языка R. У всякого метода есть свои ограничения, поэтому мы поможем вам разобраться, 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: вы освоите операции с матрицами, которые лежат в основе линейной регрессии, чтобы получить возможность разбираться в более сложных разновидностях линейных моделей.
Outline
- Корреляционный анализ. Простая линейная регрессия
- Добро пожаловать на курс Линейная регрессия
- Пример - размер мозга и IQ
- Взаимосвязи между явлениями
- Ковариация и корреляция
- Тестирование статистической значимости коэффициента корреляции
- Корреляционный анализ в R
- Модели как отражение взаимосвязи
- Простая линейная регрессия
- Метод наименьших квадратов
- Подбор коэффициентов линейной регресии в R
- Стандартные ошибки коэффициентов регрессии
- Доверительные интервалы коэффициентов и доверительная зона регрессии
- Использование регрессии для предсказаний
- Что мы знаем и что будет дальше
- Обзор курса
- Материалы: Корреляционный анализ. Простая линейная регрессия
- Проверка значимости и валидности линейных моделей
- А есть ли связь? Проверка значимости линейной регрессии
- Тестирование значимости коэффициентов регрессии при помощи t-теста
- Тестирование значимости модели при помощи F критерия
- Качество подгонки модели
- Не стоит обольщаться. Зачем нужна диагностика моделей
- Разновидности остатков
- Влиятельные наблюдения и как с ними бороться
- Линейность связи
- Независимость наблюдений
- Нормальное распределение остатков
- Постоянство дисперсии остатков
- Анализ остатков в R
- Что мы знаем и что будет дальше
- Материалы: Проверка значимости и валидности линейных моделей
- Краткое введение в мир линейной алгебры
- Линейная алгебра для линейных моделей
- Разновидности матриц
- Основные действия с матрицами
- Основы матричного умножения
- Умножение двух матриц
- Решение систем уравнений при помощи матриц
- Линейная регрессия в матричном виде
- Вычисление остатков в матричном виде
- Строим график модели вручную
- Доверительная зона регрессии в матричном виде
- Что мы знаем и что будет дальше
- Материалы: Краткое введение в мир линейной алгебры
- Множественная линейная регрессия
- Мир сложнее, чем простая линейная регрессия
- Пример - маркер рака простаты
- Протокол анализа данных
- Разведочный анализ в R
- Модель множественной линейной регрессии и ее интерпретация
- Мультиколлинеарность и другие условия применимости
- Взаимодействия предикторов
- Сравнение влияния отдельных предикторов
- Качество подгонки модели множественной линейной регрессии
- Визуализация модели: один предиктор
- Визуализация модели: два предиктора
- Что мы знаем и что будет дальше
- Материалы: Множественная линейная регрессия
- Сравнение линейных моделей
- Зачем нужно сравнивать модели
- Полные, уменьшенные и вложенные модели
- Частный F-критерий
- I и II типы сумм квадратов
- Зачем бывает нужно упрощать модели
- Упрощение моделей при помощи частных F-тестов
- Диагностика финальной модели
- Визуализация финальной модели
- Что мы знаем и что будет дальше
- Материалы: Сравнение линейных моделей
Summary of User Reviews
The course on linear regression received positive reviews from many users. Learners appreciated the practical approach of the course and how it helped them gain a better understanding of linear regression. They also found the course easy to follow and well-structured.Key Aspect Users Liked About This Course
The practical approach of the coursePros from User Reviews
- The course is well-structured and easy to follow
- The instructor provides clear explanations of concepts
- The course includes practical examples and exercises
- The course is suitable for beginners as well as advanced learners
- The course provides a good foundation for further study in data science and machine learning
Cons from User Reviews
- Some learners found the course to be too basic
- The course could benefit from more advanced topics
- The course may not be suitable for learners looking for a more theoretical approach
- The course does not cover other types of regression models
- The course could benefit from more interactive elements
Введение в машинное обучение
- 4.7
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Не так давно получил распространение термин «большие данные», обозначивший новую прикладную область — поиск способов автоматического быстрого анализа огромных объёмов разнородной информации....
Линейная регрессия
- 0.0
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
В этом курсе мы разберем основные методы описания взаимосвязей между количественными признаками. Вы узнаете, как строить простые и множественные линейные модели с использованием языка R....
