Linear models, as their name implies, relates an outcome to a set of predictors of interest using linear assumptions. Regression models, a subset of linear models, are the most important statistical analysis tool in a data scientist’s toolkit. This course covers regression analysis, least squares and inference using regression models. Special cases of the regression model, ANOVA and ANCOVA will be covered as well. Analysis of residuals and variability will be investigated. The course will cover modern thinking on model selection and novel uses of regression models including scatterplot smoothing.
ofrecido por
Universidad Johns HopkinsAcerca de este Curso
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Resultados profesionales del estudiante
23%
comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos
25%
consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
14%
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Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Aprox. 54 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Francés (French), Portugués (de Brasil), Vietnamita, Coreano, Ruso (Russian), Inglés (English), Español (Spanish)
Habilidades que obtendrás
Model SelectionGeneralized Linear ModelLinear RegressionRegression Analysis
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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.
Programa - Qué aprenderás en este curso
13 horas para completar
Week 1: Least Squares and Linear Regression
This week, we focus on least squares and linear regression.
13 horas para completar
9 videos (Total 74 minutos), 11 lecturas, 4 cuestionarios
9 videos
Introduction: Basic Least Squares6m
Technical Details (Skip if you'd like)2m
Introductory Data Example12m
Notation and Background7m
Linear Least Squares6m
Linear Least Squares Coding Example7m
Technical Details (Skip if you'd like)11m
Regression to the Mean11m
11 lecturas
Welcome to Regression Models10m
Book: Regression Models for Data Science in R10m
Syllabus10m
Pre-Course Survey10m
Data Science Specialization Community Site10m
Where to get more advanced material10m
Regression10m
Technical details10m
Least squares10m
Regression to the mean10m
Practical R Exercises in swirl Part 110m
1 ejercicio de práctica
Quiz 130m
11 horas para completar
Week 2: Linear Regression & Multivariable Regression
This week, we will work through the remainder of linear regression and then turn to the first part of multivariable regression.
11 horas para completar
10 videos (Total 70 minutos), 5 lecturas, 4 cuestionarios
10 videos
Interpreting Coefficients3m
Linear Regression for Prediction10m
Residuals5m
Residuals, Coding Example14m
Residual Variance7m
Inference in Regression5m
Coding Example6m
Prediction9m
Really, really quick intro to knitr3m
5 lecturas
*Statistical* linear regression models10m
Residuals10m
Inference in regression10m
Looking ahead to the project10m
Practical R Exercises in swirl Part 210m
1 ejercicio de práctica
Quiz 230m
14 horas para completar
Week 3: Multivariable Regression, Residuals, & Diagnostics
This week, we'll build on last week's introduction to multivariable regression with some examples and then cover residuals, diagnostics, variance inflation, and model comparison.
14 horas para completar
14 videos (Total 168 minutos), 5 lecturas, 5 cuestionarios
14 videos
Multivariable Regression part II10m
Multivariable Regression Continued8m
Multivariable Regression Examples part I19m
Multivariable Regression Examples part II22m
Multivariable Regression Examples part III7m
Multivariable Regression Examples part IV7m
Adjustment Examples17m
Residuals and Diagnostics part I5m
Residuals and Diagnostics part II9m
Residuals and Diagnostics part III9m
Model Selection part I7m
Model Selection part II22m
Model Selection part III12m
5 lecturas
Multivariable regression10m
Adjustment10m
Residuals10m
Model selection10m
Practical R Exercises in swirl Part 310m
2 ejercicios de práctica
Quiz 330m
(OPTIONAL) Data analysis practice with immediate feedback (NEW! 10/18/2017)30m
16 horas para completar
Week 4: Logistic Regression and Poisson Regression
This week, we will work on generalized linear models, including binary outcomes and Poisson regression.
16 horas para completar
7 videos (Total 95 minutos), 6 lecturas, 6 cuestionarios
7 videos
GLMs21m
Logistic Regression part I17m
Logistic Regression part II3m
Logistic Regression part III8m
Poisson Regression part I12m
Poisson Regression part II12m
Hodgepodge18m
6 lecturas
GLMs10m
Logistic regression10m
Count Data10m
Mishmash10m
Practical R Exercises in swirl Part 410m
Post-Course Survey10m
1 ejercicio de práctica
Quiz 430m
Reseñas
Principales reseñas sobre REGRESSION MODELS
por KA16 de dic. de 2017
Excellent course that is jam-packed with useful material! It is quite challenging and gives a thorough grounding in how to approach the process of selecting a linear regression model for a data set.
por BA31 de ene. de 2017
It really helped me to have a better understanding of these Regression Models. However, I've noticed that there is a video recording repeated: Week 3, Model Selection. Part 3 is included in Part 2.
por AW19 de feb. de 2018
Great subject, was a bit frustrated with some of the material (seemed rushed and not well prepared). Great assignment, but too restrictive on the max number of pages allowed. Wasted a lot of time.
por DA10 de mar. de 2019
This module was the maximum. I learned how powerful the use of Regression Models techniques in Data Science analysis is. I thank Professor Brian Caffo for sharing his knowledge with us. Thank you!
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.
¿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.
