説明
このコースでは、統計モデルをデータに適合させる科学と芸術に焦点を当てて、統計推論手法の探求を拡大します。 統計的推論コース（コース2）で提示された概念に基づいて、研究の質問をデータ分析方法に関連付けることの重要性を強調します。 また、変数間の関係についての推論や将来の観測のための予測の生成など、さまざまなモデリングの目的にも焦点を当てます。
このコースでは、線形回帰、ロジスティック回帰、一般化線形モデル、階層効果と混合効果（またはマルチレベル）モデル、ベイズ推論手法など、さまざまな統計モデリング手法を紹介し、学習します。 すべての手法は、さまざまな実際のデータセットを使用して説明されます。コースでは、データの基礎となる調査デザインに応じて、さまざまなタイプのデータセットのさまざまなモデリングアプローチを強調します（「コース1、Pythonによるデータの理解と視覚化」を参照） 。
これらのラボベースのセッションでは、学習者は特定のケーススタディに焦点を当てたチュートリアルを通して、週の統計的概念を固めるのに役立ちます。これには、Statsmodels、Pandas、およびSeabornを含むPythonライブラリへのさらなる詳細が含まれます。 このコースでは、Coursera内のJupyter Notebook環境を利用します。
価格：無料で登録！
言語： 英語
字幕: 英語、韓国語