Statistical Modeling and Regression Analysis
date_range Débute le 20 août 2018
event_note Se termine le 14 décembre 2018
list 14 séquences
assignment Niveau : Intermédiaire
chat_bubble_outline Langue : Anglais
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Les infos clés

credit_card Formation gratuite
verified_user Certification payante
timer 112 heures de cours

En résumé

Regression Analysis is the most common statistical modeling approach used in data analysis and it is the basis for more advanced statistical and machine learning modeling.

In this course, you will be given fundamental grounding in the use of widely used tools in regression analysis. You will learn the basics of regression analysis such as linear regression, logistic regression, Poisson regression, generalized linear regression and model selection.

Throughout this course, you will be exposed to not only fundamental concepts of regression analysis but also many data examples using the R statistical software. Thus by the end of this course, you will also be familiar with the implementation of regression models using the R statistical software along with interpretation for the results derived from such implementations.

This course is more about the opportunity for individual discovery than it is about mastering a fixed set of techniques.

  • Basics of regression analysis such as linear regression, generalized linear regression and model selection
    Fundamental grounding in the use of some widely used tools, but much of the energy of the course is focus on individual investigation and learning.

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Les prérequis

A sound familiarity with undergraduate or graduate statistics and probability but also basic programming proficiency, linear algebra and basic calculus.

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Le programme

Weeks 1-2: Introduction to the most basic regression: Simple Linear Regression with data examples

Weeks 3-4: Introduction to the Analysis of Variance (ANOVA) Model with data examples

Weeks 5-8: Introduction to most popular regression model: Multiple Linear Regression with data examples

Weeks 9-11: Introduction to Logistic Regression and Poisson Regression within the more general regression approach, generalized linear model, with data examples

Weeks 12-14: Introduction to multiple approaches to variable selection illustrated with an extensive data analysis example
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Les intervenants

Nicoleta Serban
Associate Professor
Georgia Institute of Technology

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Le concepteur

The Georgia Institute of Technology
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La plateforme

EdX est une plateforme d'apprentissage en ligne (dite FLOT ou MOOC). Elle héberge et met gratuitement à disposition des cours en ligne de niveau universitaire à travers le monde entier. Elle mène également des recherches sur l'apprentissage en ligne et la façon dont les utilisateurs utilisent celle-ci. Elle est à but non lucratif et la plateforme utilise un logiciel open source.

EdX a été fondée par le Massachusetts Institute of Technology et par l'université Harvard en mai 2012. En 2014, environ 50 écoles, associations et organisations internationales offrent ou projettent d'offrir des cours sur EdX. En juillet 2014, elle avait plus de 2,5 millions d'utilisateurs suivant plus de 200 cours en ligne.

Les deux universités américaines qui financent la plateforme ont investi 60 millions USD dans son développement. La plateforme France Université Numérique utilise la technologie openedX, supportée par Google.

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