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课程名称: Fitting Statistical Models to Data with Python/密歇根大学
课程主页: https://www.coursera.org/learn/fitting-statistical-models-data-python
所在平台: Coursera
课程类别: 数据分析Data Analysis
大学或机构: 密歇根大学
讲师： Brenda Gunderson，Brady T. West
授课语言： 英语
提供字幕： 英文
课程文件大小： 792MB
课程介绍： 使用Python将统计模型拟合到数据：在本课程中，我们将重点关注将统计模型拟合到数据的科学和技术，从而扩展对统计推断技术的探索。我们将以统计推断课程（课程2）中介绍的概念为基础，强调将研究问题与我们的数据分析方法联系起来的重要性。我们还将关注各种建模目标，包括对变量之间的关系进行推断并为将来的观察生成预测。 本课程将介绍和探索各种统计建模技术，包括线性回归，逻辑回归，广义线性模型，分层和混合效应（或多级）模型以及贝叶斯推理技术。将使用各种实际数据集来说明所有技术，并且本课程将强调针对不同类型数据集的不同建模方法，具体取决于数据基础的研究设计（请参考课程1，使用Python理解和可视化数据） 。 在这些基于实验室的课程中，学习者将通过针对特定案例研究的教程来工作，以帮助巩固本周的统计概念，其中包括对Statsmodels，Pandas和Seaborn等Python库的进一步深入研究。本课程利用Coursera中的Jupyter Notebook环境。
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