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Der virtuelle Kurs "Statistische Modelle an Daten anpassen mit Python - Virtueller Kurs - Coursera" ist ein Kurs mit unterschiedlichen Inhalten und bietet Videokurse von an. Erkunden Sie die wesentlichen Funktionen und klicken Sie auf die orangefarbene Schaltfläche, um detaillierte Informationen zur E-Learning-Plattform von Coursera zu erhalten.
In diesem Kurs werden wir unsere Erforschung statistischer Inferenztechniken erweitern, indem wir uns auf die Wissenschaft und Kunst der Anpassung statistischer Modelle an Daten konzentrieren. Wir werden auf den in Statistical Inference (Kurs 2) vorgestellten Konzepten aufbauen, um die Bedeutung der Verbindung von Forschungsfragen mit unseren Datenanalysemethoden zu betonen. Wir werden uns auch auf verschiedene Modellierungsziele konzentrieren, darunter das Ableiten von Beziehungen zwischen Variablen und das Generieren von Vorhersagen für zukünftige Beobachtungen. In diesem Kurs werden verschiedene statistische Modellierungstechniken vorgestellt und untersucht, darunter lineare Regression, logistische Regression, verallgemeinerte lineare Modelle, hierarchische und Mixed-Effects- (oder Mehrebenen-) Modelle sowie Bayes'sche Inferenztechniken. Alle Techniken werden anhand einer Vielzahl von realen Datensätzen veranschaulicht, und der Kurs wird je nach dem den Daten zugrunde liegenden Studiendesign unterschiedliche Modellierungsansätze für verschiedene Arten von Datensätzen hervorheben (bezieht sich auf Kurs 1, Daten mit Python verstehen und visualisieren). Während dieser übungsbasierten Sitzungen werden die Schüler Tutorials durcharbeiten, die sich auf bestimmte Fallstudien konzentrieren, um die statistischen Konzepte der Woche zu festigen, die tiefere Einblicke in Python-Bibliotheken, einschließlich Statsmodels, Pandas und Seaborn, beinhalten. Dieser Kurs verwendet die Jupyter Notebook-Umgebung in Coursera. Die Schüler werden Tutorials durcharbeiten, die sich auf bestimmte Fallstudien konzentrieren, um die statistischen Konzepte der Woche zu festigen, die tiefere Einblicke in Python-Bibliotheken wie Statsmodels, Pandas und Seaborn beinhalten. Dieser Kurs verwendet die Jupyter Notebook-Umgebung in Coursera. Die Schüler werden Tutorials durcharbeiten, die sich auf bestimmte Fallstudien konzentrieren, um die statistischen Konzepte der Woche zu festigen, die tiefere Einblicke in Python-Bibliotheken wie Statsmodels, Pandas und Seaborn beinhalten. Dieser Kurs verwendet die Jupyter Notebook-Umgebung in Coursera.
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