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Vorhersage und Validierung von Regressionsmodellen in R

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Vorhersage und Validierung von Regressionsmodellen in R

Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.

LearningMate

Dozent: LearningMate

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Erstellen und validieren Sie lineare Regressionsmodelle in R und nutzen Sie dabei Diagnosetools und Kreuzvalidierung, um robuste und zuverlässige Geschäftsprognosen zu gewährleisten.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Prädiktive Analytik
  • Kategorie: Finanzielle Vorausschau
  • Kategorie: Bewertung des Modells
  • Kategorie: Leistungsmetrik
  • Kategorie: Modell Ausbildung
  • Kategorie: Statistische Methoden
  • Kategorie: Verifizierung und Validierung
  • Kategorie: Regressionsanalyse
  • Kategorie: Plot (Grafiken)
  • Kategorie: Statistische Modellierung
  • Kategorie: Validierung von Daten

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: R Programmierung

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

März 2026

Bewertungen

4 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

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Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
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  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 2 Module

Dieses Modul vermittelt die Grundlagen der prädiktiven Modellierung mit Hilfe der multiplen linearen Regression. Sie lernen, wie Sie in R ein Regressionsmodell formulieren, erstellen und interpretieren, um Ergebnisse wie Immobilienpreise oder Kundenabwanderung vorherzusagen. Vor allem aber lernen Sie, über die oberflächliche Genauigkeit hinauszuschauen, indem Sie wichtige Diagnosediagramme erstellen und analysieren, um sicherzustellen, dass Ihr Modell statistisch fundiert und frei von häufigen Fallstricken wie Nichtlinearität oder Heteroskedastizität ist.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

In diesem Modul lernen Sie, dass ein Modell nur dann nützlich ist, wenn seine Leistung zuverlässig ist. Sie gehen über die einfache Genauigkeitsbewertung hinaus und lernen die k-fache Kreuzvalidierung kennen – eine leistungsstarke Technik, mit der Sie die Stabilität Ihres Modells sicherstellen und gewährleisten können, dass es sich auf neue, bisher unbekannte Daten verallgemeinern lässt. Sie werden diese Technik in R implementieren, die Leistungsschwankungen zwischen den Folds analysieren und lernen, wie Sie die Robustheit Ihres Modells fundiert dokumentieren können – eine Schlüsselkompetenz für jeden Datenfachmann.

Das ist alles enthalten

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Dozent

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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

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„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.