This course introduces simple and multiple linear regression models. These models allow you to assess the relationship between variables in a data set and a continuous response variable. Is there a relationship between the physical attractiveness of a professor and their student evaluation scores? Can we predict the test score for a child based on certain characteristics of his or her mother? In this course, you will learn the fundamental theory behind linear regression and, through data examples, learn to fit, examine, and utilize regression models to examine relationships between multiple variables, using the free statistical software R and RStudio.
ofrecido por
Programa Especializado - Statistics with RUniversidad DukeAcerca de este Curso
108,779 vistas recientes
Resultados profesionales del estudiante
27%
comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos
38%
consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
10%
consiguió un aumento de sueldo o ascenso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Curso 3 de 5 en
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel principiante
Aprox. 10 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Francés (French), Portugués (de Brasil), Coreano, Ruso (Russian), Inglés (English), Español (Spanish)
Habilidades que obtendrás
StatisticsLinear RegressionR ProgrammingRegression Analysis
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Universidad Duke
Duke University has about 13,000 undergraduate and graduate students and a world-class faculty helping to expand the frontiers of knowledge. The university has a strong commitment to applying knowledge in service to society, both near its North Carolina campus and around the world.
Programa - Qué aprenderás en este curso
22 minutos para completar
About Linear Regression and Modeling
This short module introduces basics about Coursera specializations and courses in general, this specialization: Statistics with R, and this course: Linear Regression and Modeling. Please take several minutes to browse them through. Thanks for joining us in this course!
22 minutos para completar
1 video (Total 2 minutos), 2 lecturas
1 video
2 lecturas
About Statistics with R Specialization10m
More about Linear Regression and Modeling10m
2 horas para completar
Linear Regression
In this week we’ll introduce linear regression. Many of you may be familiar with regression from reading the news, where graphs with straight lines are overlaid on scatterplots. Linear models can be used for prediction or to evaluate whether there is a linear relationship between two numerical variables.
2 horas para completar
8 videos (Total 47 minutos), 3 lecturas, 2 cuestionarios
8 videos
Introduction58s
Correlation9m
Residuals1m
Least Squares Line11m
Prediction and Extrapolation3m
Conditions for Linear Regression10m
R Squared4m
Regression with Categorical Explanatory Variables5m
3 lecturas
Lesson Learning Objectives10m
Lesson Learning Objectives10m
Week 1 Suggested Readings and Practice10m
2 ejercicios de práctica
Week 1 Practice Quiz30m
Week 1 Quiz30m
3 horas para completar
More about Linear Regression
Welcome to week 2! In this week, we will look at outliers, inference in linear regression and variability partitioning. Please use this week to strengthen your understanding on linear regression. Don't forget to post your questions, concerns and suggestions in the discussion forum!
3 horas para completar
3 videos (Total 24 minutos), 5 lecturas, 3 cuestionarios
5 lecturas
Lesson Learning Objectives10m
Week 2 Suggested Readings and Exercises10m
About Lab Choices10m
Week 1 & 2 Lab Instructions (RStudio)10m
Week 1 & 2 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
3 ejercicios de práctica
Week 2 Practice Quiz30m
Week 2 Quiz30m
Week 1 & 2 Lab30m
3 horas para completar
Multiple Regression
In this week, we’ll explore multiple regression, which allows us to model numerical response variables using multiple predictors (numerical and categorical). We will also cover inference for multiple linear regression, model selection, and model diagnostics. Hope you enjoy!
3 horas para completar
7 videos (Total 57 minutos), 5 lecturas, 3 cuestionarios
7 videos
Multiple Predictors11m
Adjusted R Squared10m
Collinearity and Parsimony3m
Inference for MLR11m
Model Selection11m
Diagnostics for MLR7m
5 lecturas
Lesson Learning Objectives10m
Lesson Learning Objectives10m
Week 3 Suggested Readings and Exercises10m
Week 3 Lab Instructions (RStudio)10m
Week 3 Lab Instructions (RStudio Cloud)10m
3 ejercicios de práctica
Week 3 Practice Quiz30m
Week 3 Quiz30m
Week 3 Lab30m
1 hora para completar
Final Project
In this week you will use the data set provided to complete and report on a data analysis question. Please read the background information, review the report template (downloaded from the link in Lesson Project Information), and then complete the peer review assignment.
1 hora para completar
1 lectura
1 lectura
Project Files and Rubric10m
Reseñas
Principales reseñas sobre LINEAR REGRESSION AND MODELING
por TM21 de jul. de 2020
A great primer on linear regression with labs that help to establish understanding and a project that is focused enough not to be overwhelming, and allows the learner to play around with the concepts
por PK23 de may. de 2017
Very good course taught by Dr. Mine who is as always a very good teacher. The videos are very eloquent and easy to understand. Highly recommend it if you are looking for a basic refresher course.
por DS29 de mar. de 2017
This course provides a very good introduction to basic linear regression, including simple multiple linear regression, model building and interpretation, model diagnostics, and application in R.
por EB25 de feb. de 2017
Good, but a little "smaller" than the Inferential statistics course (which is very complete). I would have liked to also learn Logistics regression, which I now have to learn elsewhere.
Acerca de Programa especializado: Statistics with R
In this Specialization, you will learn to analyze and visualize data in R and create reproducible data analysis reports, demonstrate a conceptual understanding of the unified nature of statistical inference, perform frequentist and Bayesian statistical inference and modeling to understand natural phenomena and make data-based decisions, communicate statistical results correctly, effectively, and in context without relying on statistical jargon, critique data-based claims and evaluated data-based decisions, and wrangle and visualize data with R packages for data analysis.
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
- es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
- Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. 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 auditar el curso sin costo.
Is financial aid available?
Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.
Will I receive a transcript from Duke University for completing this course?
No. Completion of a Coursera course does not earn you academic credit from Duke; therefore, Duke is not able to provide you with a university transcript. However, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.
¿Recibiré crédito universitario por completar el Curso?
Este Curso no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del curso para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
