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कोर्स

R में Linear Regression के लिए Inference

उन्नत4 घंटे

इस पाठ्यक्रम में आप रैखिक मॉडलों का उपयोग करके इन्फरेंस करना सीखेंगे।

R4 घंटे15 वीडियो59 अभ्यास4,650 XP16,061उपलब्धि प्रमाणपत्र

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कोर्स विवरण

पहले आपने सांख्यिकीय इनफ़ेरेंस और लीनियर मॉडल्स दोनों की बुनियाद सीखी थी; अब अगला कदम है इन्हें साथ में लागू करना। यह कोर्स आपको सोचने का मौका देता है कि अलग-अलग सैंपल किस तरह अलग लीनियर मॉडल दे सकते हैं, जबकि आपका लक्ष्य आधारभूत पॉपुलेशन मॉडल को समझना है। अनुमानित लीनियर मॉडल से, आप इफ़ेक्ट साइज के लिए इंटरवल एस्टिमेट बनाना सीखेंगे और यह भी तय करना सीखेंगे कि इफ़ेक्ट महत्वपूर्ण है या नहीं। रिस्पॉन्स वैरिएबल के लिए प्रेडिक्शन इंटरवल्स की तुलना औसत रिस्पॉन्स के एस्टिमेट्स से की जाएगी। पूरे कोर्स में, आप dplyr और ggplot2 पैकेजों का और अभ्यास करेंगे, और मॉडल्स को टायडी करने के लिए broom पैकेज के बारे में जानेंगे; ये तीनों पैकेज डेटा साइंस में बेहद उपयोगी हैं।

पूर्वापेक्षाएँ

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

3

t-आधारित इनफ़ेरेंस: स्लोप पैरामीटर के लिए

इस अध्याय में आप सीखेंगे कि लिनियर रिग्रेशन मॉडल्स में इनफ़ेरेंस करने के लिए t-distribution का उपयोग कैसे किया जाता है। आप रिस्पॉन्स वैरिएबल के लिए प्रेडिक्शन इंटरवल्स बनाना भी सीखेंगे।
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4

लिनियर रिग्रेशन में तकनीकी शर्तें

इसके अलावा, आप वे तकनीकी शर्तें भी देखें گے जो लिनियर मॉडल्स का उपयोग कर बड़ी पॉपुलेशन के बारे में दावे करते समय महत्वपूर्ण होती हैं।
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5

सिंपल लिनियर रिग्रेशन में इनफ़ेरेंस पर आगे बढ़ना

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