Analisi dei dati: modelli di regressione

L'analisi dei modelli di regressione è una tecnica di modellazione predittiva utilizzata per determinare la relazione tra variabili dipendenti e indipendenti. Questo corso gratuito online su Alison descrive la stima dei punti e degli intervalli, nonché le differenze tra queste stime, incluso il modo in cui le stime puntuali utilizzano un singolo valore mentre la stima a intervalli utilizza un intervallo di numeri per ottenere informazioni dalla popolazione. Sarete introdotti ai diversi tipi di analisi residua

Questo corso descrive come viene utilizzato il codice Python per il diagramma a dispersione e per l'equazione di regressione. Imparerai l'importanza delle ipotesi sui termini di errore. Imparerai anche il concetto del modello di regressione presunto e le differenze tra regressione semplice e multipla. Verrà inoltre introdotto il modello di regressione presunto e come non sia

Infine, questo corso spiega l'intuizione alla base della teoria della stima della massima verosimiglianza. Imparerai a conoscere la stima di Poisson e i parametri di distribuzione esponenziale. Studierai la demo di Python per la stima dei parametri della popolazione per l'equazione di regressione. Questo corso illustra anche la relazione tra l'odds ratio e i coefficienti delle variabili indipendenti. Se sei interessato a imparare come vengono utilizzati i modelli di analisi della regressione per le previsioni, allora questo