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课程名称: Variable Selection, Model Validation, Nonlinear Regression
课程主页: https://www.coursera.org/learn/illinois-tech-variable-selection-model-validation-and-nonlinear-regression
所在平台: Coursera
课程类别: 数据分析
大学或机构: Illinois Tech
讲师： Kiah Ong
授课语言： 英语
提供字幕： 英文
课程文件大小： 263MB
课程介绍： 如果您拥有数学/统计学/计算机科学/工程方面的技术背景，并且/或正在寻求转行到数据驱动的工作或行业，那么本课程适合您。这些行业可能是金融、零售、科技、医疗保健、政府或许多其他行业。机会是无限的。
本课程将重点通过逻辑回归和泊松回归的示例让您熟悉广义线性模型 (GLM)。您还将看到简单回归和多元线性回归如何使用链接函数与 GLM 相关。我们还将研究一种对数据中存在异常值具有鲁棒性的回归技术。最后，我们将学习如何执行涉及 GLM 的模型验证。
完成本课程后，学生将能够：
– 根据响应变量的性质确定要使用的回归模型。
– 使用对异常值的存在具有鲁棒性的回归技术。
– 通过识别正确的链接函数，使用 R 执行广义线性回归。
– 解释回归模型并得出结论。
– 使用R根据回归模型进行统计推断。
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