Data Analytics | Analisi e prove di regressione | Corso online gratuito
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Data Analytics: Analisi e prove di regressione

Scopri il concetto di analisi di regressione e test nei dati analytics in questo corso online gratuito su Alison

Data Science
Gratuito
L'analisi di regressione è una tecnica statistica utilizzata negli analytics dati per la stima delle relazioni tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti. Questo corso online gratuito spiega i metodi classici utilizzati per le previsioni e le classificazioni nei dati analytics. Entro la fine di questo corso, si avrà familiarità con quanto l'analisi di regressione ha fornito un'intuizione dettagliata che può essere applicata per migliorare i prodotti e i servizi.
  • Durata

    3-4 Oras
  • Valutazione

    Yes
  • Certificazione

    Yes
  • Responsive

    Yes
  • Publisher

    NPTEL

Descrizione

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Description

Regression analysis è un potente strumento statistico, utilizzato nell'analisi dei dati per l'esame della relazione tra due o più variabili. Questo corso online gratuito descrive la matrice di confusione e la curva delle caratteristiche di funzionamento dei riceventi comunemente utilizzati nell'analisi di regressione. Si conoscerà come la matrice di classificazione sia utilizzata nello smistamento e nella determinazione se il valore previsto corrisponderà al valore reale. Verrà introdotto alle caratteristiche operative del destinatario e come viene utilizzato per la selezione di una soglia.

Questo corso spiega l'interpretazione di punti diversi nella trama delle caratteristiche operative del destinatario. Imparerai il processo di costruzione del modello e il modello generale di progressione lineare. Sarete introdotti alla rilevazione e alla modellazione delle relazioni curvilinee. Il corso descriverà anche l'uso del codice python per l'esempio di Reynolds e come la linearità sia comunemente applicata nei modelli lineari generalizzati.

Finalmente si otterrà un'intuizione nel test di indipendenza utilizzando le ideologie di investimento. Sarà possibile utilizzare il test Chi quadrato con più di due proporzioni. Il corso vi spiegherà come usare python per testare l'indipendenza delle variabili. Imparerai anche a eseguire la bontà della prova di adattamento per Poisson e per la distribuzione uniforme. Se siete interessati ad acquisire conoscenze su tipi di dati e su come gestirli, allora questo corso gratuito online su Alison è per voi.

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Learning Outcomes

Al completamento con successo di questo corso, sarà possibile:  


  • Descrivere la matrice di confusione e le caratteristiche di funzionamento del ricevitore  
  • Spianare la matrice di classificazione  
  • Descrivere come selezionare una soglia utilizzando le caratteristiche operative del ricevitore
  • Descrivere l'area sotto la curva di funzionamento del ricevitore  
  • Discutere l'interpretazione dei diversi punti nella trama delle caratteristiche di funzionamento del ricevitore  
  • Descrivere la prova di indipendenza utilizzando l'esempio di investimento  
  • Explain the chi - square test statistics  
  • Explain come testare con più di due proporzioni  
  • Descrivere come utilizzare python per testare l'indipendenza delle variabili  
  • Discutere la bontà della prova di adattamento per Poisson  
  • Discutere la bontà di adattamento per la distribuzione uniforme  
  • Explain l'effetto della standardizzazione  
  • Elenco i diversi tipi di calcolo delle distanze tra gli oggetti  

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