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Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linear-models-2 はじめに データサイエンスの分野での知識を深めたい方に、特にお勧めしたいのがCourseraのコース『データサイエンスのための高度な線形モデル 2: 統計線形モデル』です。このコースは、線形代数と数学的視点からの最小二乗法の導入を提供し、参加者が高度な統計線形モデルを理解するための基盤を築くことを目的としています。 コース概要 このコースの受講にあたっては、いくつかの前提条件があります。受講者は、線形代数と多変量微積分の基本的な理解、統計学や回帰モデルに関する基本的な理解、証明基盤の数学に対する最低限の親しみ、またRプログラミング言語の基本的な知識を持っている必要があります。 シラバスの紹介 期待値の紹介 最初のモジュールでは、コースの基本と前提条件について説明します。そして、多変量ベクトルの期待値の基本を学び、通常の最小二乗推定量のモーメント特性についてもカバーします。 多変量正規分布 次のモジュールでは、独立同分布の正規分布から多変量正規分布および特異正規分布を構築します。 分布の結果 このモジュールでは、多変量回帰に見られる基本的な分布の結果を構築します。学んだ内容が統計分析にどのように役立つかを実感することができるでしょう。 残差 最後のモジュールでは、残差について再考し、それらの分布の結果についても検討します。モデルを再フィッティングすることなくPRESS残差を計算する方法も説明します。 なぜこのコースをおすすめするのか このコースは、特にデータ分析や統計解析に興味がある方にとって、実用的で理論的な視点を持つ素晴らしい教材です。高度な問題を解析するための理論的基盤を構築することで、データサイエンスのスキルを高めることができます。また、コースは非常に明確に構成されており、各モジュールは段階的に自己検証の機会を提供します。 まとめ 『データサイエンスのための高度な線形モデル 2: 統計線形モデル』は、データサイエンスの領域での専門的な知識を深めたいと考える方にとって、素晴らしい選択肢です。今すぐにでも受講して、データを使った洞察力を向上させてみてはいかがでしょうか？ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linear-models-2