バーチャル講座「Pythonを使って統計モデルをデータに当てはめる - Virtual Course - Coursera」は、内容の異なる講座で、 の動画授業を提供しています。 その重要な機能を確認し、オレンジ色のボタンをクリックして、Coursera e-Learning プラットフォームの詳細情報を確認してください。
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ることにより、統計的推論手法の探求を拡大します。 統計的推論 (コース 2) で提示された概念に基づいて、研究課題とデータ分析方法を関連付けることの重要性を強調します。 また、変数間の関係を推測したり、将来の観測の予測を生成したりするなど、さまざまなモデリングの目標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、階層および混合効果 (またはマルチレベル) モデル、ベイジアン推論手法など、さまざまな統計モデリング手法を紹介および探索します。 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。このコースでは、データの基礎となる研究デザインに応じて、さまざまなタイプのデータ セットに対する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 を使用した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、学生は特定のケース スタディに焦点を当てたチュートリアルに取り組み、その週の統計の概念を固めるのに役立ちます。これには、Statsmodels、Pandas、Seaborn などの Python ライブラリをさらに深く掘り下げることが含まれます。 このコースでは、Coursera 内の Jupyter Notebook 環境を使用します。 学生は、特定のケース スタディに焦点を当てたチュートリアルに取り組み、その週の統計の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 ライブラリへのより深いダイブが含まれます。 このコースでは、Coursera 内の Jupyter Notebook 環境を使用します。 学生は、特定のケース スタディに焦点を当てたチュートリアルに取り組み、その週の統計の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 ライブラリへのより深いダイブが含まれます。 このコースでは、Coursera 内の Jupyter Notebook 環境を使用します。
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