Data Analytics: Modelos De Regressão

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 para os 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 empolgante é para você.