रीग्रेसन मॉडल के साथ सांख्यिकीय विश्लेषणName

2. गणितीय विश्लेषण आप सरल अवलोकनों से आगे बढ़ने के लिए कौशल विकसित करेंगे और अपने डेटा सेट में अंतर्निहित पैटर्न को उजागर करना शुरू करेंगे। भिन्नता को मापने और परिकल्पनाओं का परीक्षण करने के लिए सीखकर, आप अपने विश्लेषण से अर्थपूर्ण निष्कर्ष निकालने के लिए आत्मविश्वास प्राप्त करेंगे। आप क्या सीखेंगे: - रैखिक धारणाओं और न्यूनतम वर्गों के अनुमान के मूल सिद्धांतों को समझें - अपने डाटा संबंधों के महत्व को सत्यापित करने के लिए सांख्यिकीय निष्कर्षण करें - समूहों की तुलना करने के लिए एनोवा और एन्कोवा तकनीकों का प्रयोग करें और भ्रमित करने वाले कारकों के लिए नियंत्रण करें - मॉडल प्रदर्शन में सुधार के लिए अवशेषों और भिन्नता का विश्लेषण करें - जटिल डेटासेट को संभालने और ओवरफिटिंग को रोकने के लिए नियमितीकरण विधियों को लागू करें - मॉडल सटीकता का मूल्यांकन आधुनिक मीटरिक्स जैसे एडजस्टेड आर- स्क्वायर और रूट मेन स्क्वायर त्रुटि का उपयोग कर यह पाठ्यक्रम बहुविकल्पीय विश्लेषण तथा निदान जाँच में जाने से पहले आवश्यक शब्दावली तथा बुनियादी परिभाषाओं के साथ प्रारंभ होता है. आप विस्तृत व्याख्याओं को पढ़ेंगे तथा सांख्यिकीय मॉडलिंग की अपनी समझ को मजबूत करने के लिए तैयार लिखित अभ्यासों के साथ अपने कौशल का अभ्यास करेंगे. यह कोर्स प्रारंभिक तथा महत्वाकांक्षी डाटा विश्लेषकों के लिए है जो रीग्रेसन में ठोस आधार चाहते हैं. सांख्यिकीय मॉडलिंग के साथ कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है. आज ही डाटा विज्ञान टूलकिट में सबसे आवश्यक औज़ार पर हावी होना शुरू करें.