К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Advanced Linear Models for Data Science 2: Statistical Linear Models · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Advanced Linear Models for Data Science 2: Statistical Linear Models

Курс от Johns Hopkins University
Продвинутый≈ 5.7 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

Welcome to the Advanced Linear Models for Data Science Class 2: Statistical Linear Models. This class is an introduction to least squares from a linear algebraic and mathematical perspective. Before beginning the class make sure that you have the following: - A basic understanding of linear algebra and multivariate calculus. - A basic understanding of statistics and regression models. - At least a little familiarity with proof based mathematics. - Basic knowledge of the R programming language. After taking this course, students will have a firm foundation in a linear algebraic treatment of regression modeling. This will greatly augment applied data scientists' general understanding of regression models.

Навыки, которые вы освоите

Statistical ModelingProbability DistributionProbability & StatisticsStatistical Hypothesis TestingRegression AnalysisLinear AlgebraStatistical AnalysisStatistical InferenceApplied MathematicsModel EvaluationStatisticsData ScienceStatistical MethodsR ProgrammingIntegral Calculus

Программа курса

4 модулей · 35 учебных материалов

01Introduction and expected values11 материалов

Welcome!

Introductory videoВидеоWelcome to the classЧтениеCourse textbookЧтение

Expected values

Introduction to expected valuesЧтение

Учитесь у экспертов

Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics

Advanced Linear Models for Data Science 2: Statistical Linear Models
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 5.7 ч

4 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Бенгальский, Украинский, Китайский (Китай), Греческий, Итальянский, Бразильский португальский, Вьетнамский, Нидерландский, Корейский, Немецкий, Пушту, Урду, Русский, Тайский, Индонезийский, Шведский, Турецкий, Азербайджанский, Испанский, Дари, Хинди, Японский, Казахский, Венгерский, Польский

Часть программы вашего университета
Multivariate expected values, the basicsВидео
Expected values, matrix operationsВидео
Multivariate variances and covariancesВидео
Multivariate covariance and variance matrix operationsВидео
Expected values of quadratic formsВидео
Expected value properties of least squares estimatesВидео

Quiz 1: Expected Values

Expected ValuesЗадание
02The multivariate normal distribution7 материалов

Multivariate normal

Introduction to the multivariate normalЧтениеNormals and multivariate normalsВидеоThe singular normal distributionВидеоNormal likelihoodsВидеоNormal conditional distributionsВидео

Quiz 2

the multivariate normalЗаданиеA note on the last quiz question.Чтение
03Distributional results10 материалов

Introduction

Distributional resultsЧтение

Distributional results

Chi squared results for quadratic formsВидеоConfidence intervals for regression coefficientsВидеоF distributionВидеоCoding exampleВидеоPrediction intervalsВидеоCoding exampleВидеоConfidence ellipsoidsВидеоCoding exampleВидео

Quiz

Distributional resultsЗадание
04Residuals7 материалов

Introduction

ResidualsЧтение

Residuals

Residuals distributional resultsВидеоCode demonstrationВидеоLeave one out residualsВидеоPress residualsВидео

Quiz

ResidualsЗадание

Thanks

Thanks for taking the courseЧтение