Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/regression-models
こんにちは、皆さん！今日はCourseraで提供されている「回帰モデル」コースについて詳しくレビューしていきたいと思います。このコースは、データサイエンスの領域で非常に重要な統計分析ツールである回帰分析を理解し、使いこなすための素晴らしい機会です。
このコースは特に、リニアモデルとその応用に焦点を当てており、リニア回帰や多変量回帰など、データ分析の基礎を築く内容が含まれています。以下は、各週の概要です。
Week 1: 最小二乗法とリニア回帰
最初の週では、最小二乗法とリニア回帰に重点が置かれています。ここでは、データのフィッティングに必要な基礎を身につけることができます。
Week 2: リニア回帰と多変量回帰
リニア回帰の余韻を楽しんだ後、今週は多変量回帰に焦点を当てます。複数の予測因子がどのように結果に影響を与えるかを学ぶことができます。
Week 3: 多変量回帰、残差、診断
この週では、前週の多変量回帰の内容をさらに深め、残差分析やモデルの診断、バリアンスインフレーションなどについても扱います。
Week 4: ロジスティック回帰とポアソン回帰
最終週では、一般化線形モデルを探ります。バイナリアウトカムやポアソン回帰に関する実践的な課題を通じて、理論を応用する力を養います。
このコースを受講することで、回帰モデルの理論だけでなく、実践的なスキルも身につけることができます。データサイエンスに携わりたい方には、非常に役立つ内容ですので、ぜひ受講をおすすめします！
このコースを通じて、データを解析する力を養い、さらに統計学的な考え方を深めていただければと思います。皆さんのデータサイエンスの旅が充実したものになりますように！
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/regression-models