Courseraの「量的関係を回帰モデルで定量化する」コースレビュー
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/quantifying-relationships-regression-models コース概要 「量的関係を回帰モデルで定量化する」は、リニア回帰モデルについて深く学べる優れたコースです。研究者にとって、複数の変数間の関係を測定する強力なツールとなります。このコースでは、最初に二変数回帰モデルの構成要素を探求し、その後に多変量モデル、二項従属変数モデル、相互作用モデルの作成と解釈を学びます。 シラバス内の主なモジュール 回帰モデルとは何か、その必要性: 散布図だけでは変数間の精密な関係を測定することはできません。本モジュールでは、相関の導入と予測誤差のフレームワークを示し、リニア回帰モデルに関する基礎を学びます。 二変数回帰モデルの適合と評価: 基本的な回帰モデルを評価し修正する方法を学びます。ここでは、モデル適合の一般的な測定と回帰分析の三つの基本的な仮定を探ります。 多変量回帰モデル: 二変数回帰モデルを基本に、多数の変数が結果に影響を与える場合について学びます。 多変量モデルの拡張: OLS多変量モデルをマスターした後、相互作用項や二項従属変数のモデルに関する知識を広げます。 受講をおすすめする理由 このコースは、回帰分析の基本を学ぶだけでなく、実用的な応用が豊富です。特に、データ分析を行う研究者や学生にとっては、回帰モデルの理解は価値があります。実際の応用例を通じて、回帰分析の重要性を体感できます。 まとめ データサイエンスや分析に興味のある方は、このコースを強くおすすめします。実践的な知識を得て、データを効果的に活用できるようになりますので、ぜひ受講してみてください。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/quantifying-relationships-regression-models