Chevron Left
返回到 Линейная регрессия

学生对 圣彼得堡国立大学 提供的 Линейная регрессия 的评价和反馈

课程概述

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. 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 и с созданием простейших .html документов при помощи rmarkdown и knitr....
筛选依据:

1 - Линейная регрессия 的 2 个评论(共 2 个)

创建者 Yevhenii S

Jan 29, 2019

Хороший курс! Одно из лучший объяснений линейной регресси. А по полноте материала в целом, лучшее, что можно найти.

创建者 Сокол С А

Jul 02, 2019

Как всегда, благодарю СПбГУ и преподавателей за такой качественное и увлекательное преподавание R