Modelos Lineares e Teoria Estatística em R

Aprofundar sua compreensão da ciência de dados, dominando o núcleo teórico da regressão linear.Este curso fornece um caminho claro através dos conceitos matemáticos que definem como ajustar e interpretar modelos estatísticos. Até o final deste curso, você será capaz de traduzir problemas de dados complexos em estruturas algébricas lineares e usar o R para executar análises estatísticas sofisticadas com confiança. - Compreender os fundamentos geométricos e algébricos do método dos mínimos quadrados - Aplicar álgebra de matrizes para resolver parâmetros em modelos lineares gerais - Pratique a implementação de modelos de regressão usando R e estruturas de dados modernas - Domine a derivação de estimadores e suas distribuições estatísticas - Aprenda a avaliar o desempenho do modelo através de técnicas modernas de diagnóstico - Explore as suposições teóricas necessárias para a modelagem linear imparcial O curso começa com a terminologia essencial e os conceitos básicos de espaços vetoriais antes de passar para a derivação de equações normais e exercícios práticos de modelagem.É projetado para alunos com um histórico introdutório em estatística e cálculo que estão prontos para explorar o "porquê" matemático por trás das ferramentas que usam. Comece sua jornada na matemática da ciência de dados hoje.