実践的回帰モデリングコースレビュー
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/regression-modeling-practice コース概要 本コース「実践的回帰モデリング」は、データ分析において非常に重要なツールである回帰分析に焦点を当てています。SASまたはPythonを使用し、線形回帰から始まり、明確な線形関係がない場合の適応方法を学びます。また、あなたの結果についてより魅力的なストーリーを語ることができる混乱要因を識別し、複数の予測因子を考察します。回帰分析の前提や解釈方法も学びます。 カリキュラムの詳細 回帰のイントロダクション：データ分析ツールコースと同じように、主要なデータタイプに関する概念的な背景を提供します。混乱要因の考え方も紹介し、データの説明経験を積みます。 線形回帰の基礎：混乱検定の重要性や、基本的な線形回帰分析を用いた量的応答変数の関連付けを学びます。 重回帰分析：追加の予測変数をモデルに加えることで、研究課題を拡張し、より厳密な関連をテストします。 ロジスティック回帰：二項応答変数に対するロジスティック回帰分析を学び、オッズ比や信頼区間を使用して関連の大きさを測定します。 おすすめの理由 このコースは、回帰分析の理論と実践をしっかり学ぶことができ、データサイエンスやビジネス分析の分野での適応力を育むのに最適です。実際のデータを使用した課題も豊富で、実践的なスキルを身につけられます。是非受講して、あなたのデータ分析能力を一層高めてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/regression-modeling-practice