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Analyse des données: Modèles de régression

Ce site gratuit vous mènera à travers les détails des techniques et des cadres utilisés dans la modélisation et l'analyse de régression

Science des données
Gratuit
L'analyse de régression permet de modéliser la relation entre une variable de réponse et une ou plusieurs variables de prédicteur. L'estimation est un facteur clé utilisé dans l'analyse de régression. Ce cours en ligne gratuit se concentre sur l'estimation du maximum de vraisemblance comme un cadre probabiliste pour prédire la distribution de probabilité et les paramètres qui décrivent les données observées. À la fin de ce cours, vous vous familierez avec les techniques utilisées dans la régression.
  • Durée

    3-4 Heures
  • Evaluation

    Yes
  • Certification

    Yes
  • Réactif

    Yes
  • Publisher

    NPTEL

Description

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Résultats

Certification

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Description

L'analyse des modèles de régression est une technique de modélisation prédictive utilisée pour déterminer la relation entre les variables dépendantes et indépendantes. Ce cours en ligne gratuit sur Alison décrit l'estimation du point et de l'intervalle ainsi que les différences entre ces estimations, y compris la façon dont les estimations ponctuelles utilisent une valeur unique alors que l'estimation des intervalles utilise une plage de nombres pour obtenir des informations de la population. Vous serez introduit dans les différents types d'analyse résiduelle.

Ce cours décrit comment le code Python est utilisé pour le diagramme de nuage de points et pour l'équation de régression. Vous en apprendrez davantage sur l'importance des hypothèses sur les termes de l'erreur. Vous apprendrez également le concept du modèle de régression présumé et les différences entre la régression simple et la régression multiple. Vous serez également introduit dans le modèle de régression supposé et comment il ne s'agit pas d'une représentation adéquate.

Enfin, ce cours explique l'intuition qui se cache derrière la théorie d'estimation du maximum de vraisemblance. Vous en apprendrez davantage sur l'estimation des paramètres de Poisson et de distribution exponentielle. Vous étudierez la démo python pour l'estimation des paramètres de population pour l'équation de régression. Ce cours vous amène aussi à la relation entre le rapport de cotes et les coefficients des variables indépendantes. Si vous êtes intéressé à apprendre comment les modèles d'analyse de régression sont utilisés pour la prévision, ce cours excitant est pour vous.

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Learning Outcomes

Une fois ce cours terminé, vous pourrez:  


  • Discuter de l'intuition derrière la théorie de vraisemblance maximale  
  • Expliquer le graphique du logarithme naturel de la vraisemblance  
  • Décrire l'estimation du paramètre de distribution de Poisson et de la distribution exponentielle
  • Discuter de la démonstration python pour l'estimation des paramètres de population pour l'équation de régression  
  • Expliquer l'illustration graphique de la contribution de vraisemblance  
  • Décrire comment générer le modèle de régression logistique et l'équation  
  • Discuter de l'intuition derrière l'estimation du maximum de vraisemblance Théorie  
  • Expliquer le graphique du logarithme naturel de la vraisemblance  
  • Décrire l'estimation du paramètre de distribution de Poisson et de la distribution exponentielle
  • Discuter de la démonstration python pour l'estimation des paramètres de population pour l'équation de régression  
  • Décrire la relation entre le rapport de cotes et les coefficients des variables indépendantes  

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