Data Analytics | Modelos De Regressão | Curso Online Gratuito | Alison
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Data Analytics: Modelos De Regressão

Este grátis online te leva através dos detalhes as técnicas e frameworks utilizados na modelagem de regressão e análise

Data Science
Grátis
A análise de regressão é usada para modelar a relação entre uma variável de resposta e uma ou mais variáveis de predictor. A estimação é um fator chave utilizado na análise de regressão. Este curso online gratuito se concentra na estimativa de máxima verossimilhança como uma estrutura probabilística para prever a distribuição de probabilidade e parâmetros que descrevem dados observados. Até o final deste curso, você vai se familiarar com as técnicas usadas em regressão.
  • Duração

    3-4 Horas
  • Avaliação

    Yes
  • Certificação

    Yes
  • Responsivo

    Yes
  • Publisher

    NPTEL

Descrição

Modules

Resultado

Certificação

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Description

Análise de modelos de regressão é uma técnica de modelagem preditiva utilizada para determinar a relação entre variáveis dependentes e independentes. Este curso online gratuito sobre Alison descreve a estimativa de ponto e de intervalo bem como as diferenças entre essas estimações, incluindo como as estimativas de ponto usa um único valor enquanto a estimativa de intervalo usa uma gama de números para obter informações da população. Você será introduzido aos diferentes tipos de análise residual.

Este curso descreve como o código Python é usado para o diagrama de enredo de dispersão e para a equação de regressão. Você aprenderá sobre a importância de pressupostos sobre termos de erro. Você também aprenderá sobre o conceito do modelo de regressão assumida e as diferenças entre regressão simples e múltipla. Você também será introduzido no modelo de regressão assumida e como ele não é uma representação adequada.

Por último, este curso explica a intuição por trás da teoria máxima de estimativa de verossimilhança. Você aprenderá sobre a estimativa de parâmetros de distribuição de Poisson e exponencial. Você estudará a demo python para a estimação de parâmetros populacionais para a equação de regressão. Este curso também leva você através da relação entre a proporção de chances e os coeficientes de variáveis independentes. Se você está interessado em aprender como os modelos de análise de regressão são usados para previsão, então este curso excitante é para você.

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Learning Outcomes

Após a conclusão bem-sucedida deste curso, você será capaz de:  


  • Discute a intuição por trás da teoria máxima de estimativa de verossimilhança  
  • Explique o gráfico do logaritmo natural da probabilidade  
  • Descreva a estimativa de Poisson e parâmetro de distribuição exponencial
  • Discute a demo python para estimativa de parâmetros populacionais para equação de regressão  
  • Explique a ilustração gráfica de contribuição de verossimilhança  
  • Descreva como construir o modelo de regressão logística e equação  
  • Discute a intuição por trás da estimativa de máxima verossimilhança teoria  
  • Explique o gráfico do logaritmo natural da probabilidade  
  • Descreva a estimação de Poisson e parâmetro de distribuição exponencial
  • Discute a demo python para estimativa de parâmetros populacionais para equação de regressão  
  • Descreva a relação entre a proporção de probabilidades e os coeficientes de variáveis independentes  

Certification

"Todos os cursos da Alison são gratuitos para estudar. Para completar com sucesso um curso, você deve marcar 80% ou mais em cada avaliação do curso. Após a conclusão bem-sucedida de um curso",Você pode optar por tornar a sua conquista formal comprando um Diploma , Certificado ou PDF da Alison.

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