Modèles linéaires et théorie statistique en R

Approfondissez votre compréhension de la science des données en maîtrisant le cœur théorique de la régression linéaire. Ce cours offre un chemin clair à travers les concepts mathématiques qui définissent comment nous ajustons et interprétons les modèles statistiques. À la fin de ce cours, vous serez capable de traduire des problèmes de données complexes en cadres algébriques linéaires et d'utiliser R pour exécuter des analyses statistiques sophistiquées en toute confiance. - Comprendre les fondements géométriques et algébriques de la méthode des moindres carrés - Appliquer l'algèbre matricielle pour résoudre les paramètres dans les modèles linéaires généraux - S'exercer à implémenter des modèles de régression à l'aide de R et de cadres de données modernes - Maîtriser la dérivation des estimateurs et de leurs distributions statistiques - Apprendre à évaluer les performances du modèle grâce à des techniques de diagnostic modernes - Explorer les hypothèses théoriques requises pour une modélisation linéaire non biaisée Le cours commence par la terminologie essentielle et les bases des espaces vectoriels avant de passer à la dérivation des équations normales et aux exercices de modélisation pratiques. Il est conçu pour les apprenants ayant une formation introductive en statistiques et en calcul qui sont prêts à explorer le « pourquoi » mathématique derrière les outils qu'ils utilisent. Commencez votre voyage dans les mathématiques de la science des données dès aujourd'hui.