National Taiwan University
商管統計資料分析一 (Analytics for Business and Management (I))

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National Taiwan University

商管統計資料分析一 (Analytics for Business and Management (I))

余峻瑜

Dozent: 余峻瑜

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 11 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • 1. 能確實理解統計思維與探索型資料分析,及其潛力優勢。

    2. 能確實理解線性迴歸模型「三加一個假設」的真實意義。

    3. 能確實理解線性迴歸模型的特質與適用情境。

    4. 能確實理解如何設計打造選擇適切的線性迴歸模型,並能進行完整詮釋。

    5. 能自在使用R統計語言進行完整的線性迴歸建模分析。

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Transformation
  • Kategorie: Statistical Inference
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Statistics
  • Kategorie: Regression Analysis
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Business Analytics
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: R Programming
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Statistical Modeling

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Kürzlich aktualisiert!

Juni 2025

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3 Aufgaben

Unterrichtet in Chinesisch (traditionell)

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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

In diesem Kurs gibt es 5 Module

本單元介紹:1.統計思維、流程觀點、資料/數據的意義與角色;2.分析學 (analytics) 的層級;3.資料的基本形式、統計學的關鍵觀念;4.讓統計學成為商管競爭優勢

Das ist alles enthalten

15 Videos1 Lektüre

本單元介紹:1.R統計語言的基本操作;2.探索型資料分析(EDA, Exploratory Data Analysis):Summarizing data、Representing data、Examples with R

Das ist alles enthalten

10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

本單元介紹:1.Simple Linear Regression (SLR);2.Least squares estimators;3.Goodness of fit – coefficient of determination (R2);4.Assumptions about SLR model;5.Statistical inference of least squares estimators;6.Model diagnosis – checking model assumptions;7.Prediction

Das ist alles enthalten

13 Videos1 Lektüre

本單元介紹:1.Multiple Linear Regression (MLR);2.Least squares estimators …;3.Model assessment: R2 and Adjusted R2…;4.Assumptions about residual standard errors;5.Statistical inference: (1) Global usefulness test、(2) Nested model test / Extra-sums-of-squares test、(3) Individual test;6.Model building;7.Model diagnosis;8.Using the regression model: CI & PI

Das ist alles enthalten

12 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

本單元介紹:1.Variable Transformations: (1) Natural log、(2) Polynomial、(3) Reciprocal;2.Influential Points: (1) Outliers、(2) High Leverage Points、(3) Cook’s distance;3.Variable Selection: (1) Testing-based procedures、(2) Criterion-based procedures;4.Regression Pitfalls (1) Multicollinearity、(2) Important predictor excluded、(3) Overfitting、(4) Extrapolation

Das ist alles enthalten

17 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

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Dozent

余峻瑜
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