Acerca de este Curso
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100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel avanzado

Aprox. 10 horas para completar

Sugerido: 6 weeks of study, 1-2 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

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Nivel avanzado

Aprox. 10 horas para completar

Sugerido: 6 weeks of study, 1-2 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

Los estudiantes que toman este Course son

  • Researchers
  • Data Scientists
  • Economists
  • Data Analysts
  • Machine Learning Engineers

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
2 horas para completar

Introduction and expected values

7 videos (Total 38 minutos), 3 lecturas, 1 cuestionario
7 videos
Multivariate expected values, the basics4m
Expected values, matrix operations2m
Multivariate variances and covariances5m
Multivariate covariance and variance matrix operations5m
Expected values of quadratic forms3m
Expected value properties of least squares estimates13m
3 lecturas
Welcome to the class10m
Course textbook10m
Introduction to expected values10m
1 ejercicio de práctica
Expected Values30m
Semana
2
1 hora para completar

The multivariate normal distribution

4 videos (Total 31 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario
4 videos
The singular normal distribution7m
Normal likelihoods5m
Normal conditional distributions8m
2 lecturas
Introduction to the multivariate normal10m
A note on the last quiz question.10m
1 ejercicio de práctica
the multivariate normal20m
Semana
3
1 hora para completar

Distributional results

8 videos (Total 60 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario
8 videos
Confidence intervals for regression coefficients6m
F distribution4m
Coding example7m
Prediction intervals11m
Coding example5m
Confidence ellipsoids7m
Coding example6m
1 lectura
Distributional results10m
1 ejercicio de práctica
Distributional results20m
Semana
4
1 hora para completar

Residuals

4 videos (Total 32 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario
4 videos
Code demonstration3m
Leave one out residuals8m
Press residuals14m
2 lecturas
Residuals10m
Thanks for taking the course10m
1 ejercicio de práctica
Residuals14m
4.8
4 revisionesChevron Right

Principales revisiones sobre Advanced Linear Models for Data Science 2: Statistical Linear Models

por DDOct 13th 2019

It is a very good course for any statistics to learn and have a sweet tastes of math and its behind functionality on data.

por MLJan 31st 2017

Good course on applied linear statistical modeling.

Instructor

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Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

Acerca de Universidad Johns Hopkins

The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world....

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.