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Data Analytics: Modelli di regressione

Questo libero online ti porta attraverso i dettagli le tecniche e i quadri utilizzati nella modellazione e analisi di regressione

Data Science
Gratuito
L'analisi di regressione viene utilizzata per modellare la relazione tra una variabile di risposta e una o più variabili predittiva. La stima è un fattore chiave utilizzato nell'analisi di regressione. Questo corso online gratuito si concentra sulla massima stima della probabilità come quadro probabilistico per prevedere la distribuzione di probabilità e i parametri che descrivono i dati osservati. Entro la fine di questo corso diventerai familiare con le tecniche utilizzate nella regressione.
  • Durata

    3-4 Oras
  • Valutazione

    Yes
  • Certificazione

    Yes
  • Responsive

    Yes
  • Publisher

    NPTEL

Descrizione

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Description

Regression modelli analysis è una tecnica di modellazione predittiva utilizzata per determinare il rapporto tra variabili dipendenti e indipendenti. Questo corso online gratuito su Alison descrive la stima del punto e dell'intervallo nonché le differenze tra queste stime, tra cui le modalità di stima degli utilizzi di un singolo valore mentre la stima dell'intervallo utilizza una serie di numeri per ottenere informazioni dalla popolazione. Sarete introdotti ai diversi tipi di analisi residua.

Questo corso descrive come il codice Python viene utilizzato per il diagramma della trama di dispersione e per l'equazione di regressione. Imparerai l'importanza delle ipotesi sui termini di errore. Imparerai anche il concetto del modello di regressione assunto e le differenze tra regressione semplice e multipla. Sarai anche introdotto al modello di regressione assunto e come non sia una rappresentazione adeguata.

Infine, questo corso spiega l'intuizione dietro la massima teoria della stima della verosimiglianza. Imparerai la stima dei parametri di distribuzione di Poisson ed esponenziale. Si studierà la demo python per la stima dei parametri di popolazione per l'equazione di regressione. Questo corso ti porta anche attraverso il rapporto tra il rapporto di odds e i coefficienti di variabili indipendenti. Se siete interessati a imparare come i modelli di analisi di regressione sono utilizzati per la previsione, allora questo corso entusiasmante è per voi.

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Learning Outcomes

Al completamento con successo di questo corso, sarà possibile:  


  • Discutere l'intuizione dietro la teoria della stima massima della verosimiglianza  
  • Spianare il grafico del logaritmo naturale della verosimiglianza  
  • Descrivere la stima del parametro di distribuzione di Poisson ed esponenziale
  • Discutere la demo python per la stima dei parametri di popolazione per l'equazione di regressione  
  • Spiegare l'illustrazione grafica del contributo di verosimiglianza  
  • Descrivere come costruire il modello di regressione logistica e l'equazione  
  • Discutere l'intuizione dietro la massima stima della verosimiglianza teoria  
  • Spianare il grafico del logaritmo naturale della probabilità  
  • Descrivere la stima del parametro di distribuzione di Poisson ed esponenziale
  • Discutere la demo python per la stima dei parametri di popolazione per l'equazione di regressione  
  • Descrivere il rapporto tra il rapporto di probabilità e i coefficienti di variabili indipendenti  

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