Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

20%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

23%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

15%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Aprox. 54 horas para completar
Inglés (English)

Qué aprenderás

  • Use regression analysis, least squares and inference

  • Understand ANOVA and ANCOVA model cases

  • Investigate analysis of residuals and variability

  • Describe novel uses of regression models such as scatterplot smoothing

Habilidades que obtendrás

Model SelectionGeneralized Linear ModelLinear RegressionRegression Analysis

Resultados profesionales del estudiante

20%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

23%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

15%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso
Fechas límite flexibles
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Aprox. 54 horas para completar
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ofrecido por

Placeholder

Universidad Johns Hopkins

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up92%(11,476 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

13 horas para completar

Week 1: Least Squares and Linear Regression

13 horas para completar
9 videos (Total 74 minutos), 11 lecturas, 4 cuestionarios
Semana
2

Semana 2

11 horas para completar

Week 2: Linear Regression & Multivariable Regression

11 horas para completar
10 videos (Total 70 minutos), 5 lecturas, 4 cuestionarios
Semana
3

Semana 3

14 horas para completar

Week 3: Multivariable Regression, Residuals, & Diagnostics

14 horas para completar
14 videos (Total 168 minutos), 5 lecturas, 5 cuestionarios
Semana
4

Semana 4

16 horas para completar

Week 4: Logistic Regression and Poisson Regression

16 horas para completar
7 videos (Total 95 minutos), 6 lecturas, 6 cuestionarios

Reseñas

Principales reseñas sobre REGRESSION MODELS

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Preguntas Frecuentes

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