Modele liniowe i teoria statystyczna w R

Pogłęb swoje zrozumienie nauki o danych, opanowując teoretyczny rdzeń regresji liniowej.Ten kurs zapewnia jasną ścieżkę poprzez pojęcia matematyczne, które określają, jak dopasowujemy i interpretujemy modele statystyczne. Pod koniec tego kursu będziesz w stanie przetłumaczyć złożone problemy z danymi na liniowe ramy algebraiczne i użyć R do wykonywania zaawansowanych analiz statystycznych z pewnością. - Zrozum geometryczne i algebraiczne podstawy metody najmniejszych kwadratów - Zastosuj algebrę macierzy do rozwiązywania parametrów w ogólnych modelach liniowych - Ćwicz wdrażanie modeli regresji za pomocą R i nowoczesnych struktur danych - Opanuj pochodne estymatorów i ich rozkłady statystyczne - Naucz się oceniać wydajność modelu za pomocą nowoczesnych technik diagnostycznych - Poznaj teoretyczne założenia wymagane do bezstronnego modelowania liniowego Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii i podstaw przestrzeni wektorowych, zanim przejdzie do wyprowadzania równań normalnych i praktycznych ćwiczeń modelowania.Jest przeznaczony dla uczniów z wstępnym doświadczeniem w statystyce i rachunku różniczkowym, którzy są gotowi zbadać matematyczne "dlaczego" za narzędziami, których używają. Rozpocznij swoją podróż w matematyce nauki danych już dziś.