Lineare Modelle und statistische Theorie in R

Vertiefen Sie Ihr Verständnis der Datenwissenschaft, indem Sie den theoretischen Kern der linearen Regression beherrschen.Dieser Kurs bietet einen klaren Weg durch die mathematischen Konzepte, die definieren, wie wir statistische Modelle anpassen und interpretieren. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, komplexe Datenprobleme in linear-algebraische Rahmenbedingungen zu übersetzen und R zu verwenden, um anspruchsvolle statistische Analysen mit Zuversicht durchzuführen. - Verstehen der geometrischen und algebraischen Grundlagen der Methode der kleinsten Quadrate - Anwenden von Matrixalgebra zur Lösung von Parametern in allgemeinen linearen Modellen - Üben Sie die Implementierung von Regressionsmodellen mit R und modernen Datenframeworks - Beherrschen Sie die Ableitung von Schätzern und deren statistischen Verteilungen - Lernen Sie, die Modellleistung durch moderne Diagnosetechniken zu bewerten - Erkunden Sie die theoretischen Annahmen, die für eine unvoreingenommene lineare Modellierung erforderlich sind Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und den Grundlagen der Vektorräume, bevor er sich der Ableitung von Normalgleichungen und praktischen Modellierungsübungen widmet.Er ist für Lernende mit einem einführenden Hintergrund in Statistik und Kalkül konzipiert, die bereit sind, das mathematische "Warum" hinter den von ihnen verwendeten Werkzeugen zu erkunden. Beginnen Sie noch heute Ihre Reise in die Mathematik der Data Science.