Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linear-models-2
Добро пожаловать в обзор курса ‘Расширенные линейные модели для науки о данных 2: Статистические линейные модели’, представленного на платформе Coursera. Этот курс предназначен для тех, кто уже имеет базовые знания в линейной алгебре, многомерном анализе и статистике, и готов погрузиться в мир статистических линейных моделей.
Курс начинается с введения в метод наименьших квадратов, где администрация курса подчеркивает важность понимания векторов и ожиданий. Вы получите глубокие знания о том, как рассчитываются моменты оценок методом наименьших квадратов.
Одним из самых интригующих модулей является модуль, посвящённый многомерному нормальному распределению. Это основа для многих статистических моделей и лучший способ подготовиться к пониманию более сложных распределений.
Значительное внимание уделяется распределительным результатам, которые встречаются в многомерной регрессии. Регрессия – один из самых важных инструментов в анализе данных, и в этом курсе вы получите опыт работы с распределениями, что поможет вам в дальнейших исследованиях.
Курс также выделяет время для понимания остатков и их распределительных результатов. Важно знать, как и зачем работают остатки, особенно такие, как PRESS остатки, и вы научитесь их рассчитывать, что является важным навыком для любого аналитика данных.
В целом, курс ‘Расширенные линейные модели для науки о данных 2’ является отличной возможностью для тех, кто хочет углубить свои знания в линейной регрессии и статистических моделях. Я настоятельно рекомендую его тем, кто хочет стать экспертом в анализе данных и статистике.
Если вы соответствуете требованиям, описанным в курсе, и готовы к новым вызовам, не упустите возможность записаться на этот курс и начать углубленное изучение статистических линейных моделей. Удачи на вашем пути к мастерству в аналитике данных!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linear-models-2