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आभासी पाठ्यक्रम "व्यापार सांख्यिकी के लिए रैखिक प्रतिगमन - आभासी पाठ्यक्रम - कौरसेरा", विभिन्न सामग्रियों वाला एक पाठ्यक्रम है और यह लगभग की वीडियो कक्षाएं प्रदान करता है। 28 घंटे पूरे करने हैं। कौरसेरा ई-लर्निंग प्लेटफॉर्म पर विस्तृत जानकारी प्राप्त करने के लिए इसकी आवश्यक विशेषताओं का अन्वेषण करें, और नारंगी बटन पर क्लिक करें
रिग्रेशन विश्लेषण शायद उद्योग में उपयोग किया जाने वाला सबसे महत्वपूर्ण व्यावसायिक सांख्यिकी उपकरण है।
प्रतिगमन डेटा विश्लेषण अनुप्रयोगों की एक भीड़ के पीछे इंजन है जो पूर्वानुमान और भविष्यवाणी के कई रूपों के लिए उपयोग किया जाता है।
यह "सांख्यिकी और व्यवसाय विश्लेषण" विशेषता का चौथा पाठ्यक्रम है।
यह पाठ्यक्रम आपको लीनियर रिग्रेशन नामक अत्यंत महत्वपूर्ण टूल से परिचित कराता है।
आप सीखेंगे कि विभिन्न प्रक्रियाओं को कैसे लागू किया जाए, जैसे कि डमी वेरिएबल रिग्रेशन, ट्रांसफॉर्मेशन वेरिएबल और इंटरेक्शन इफेक्ट्स।
यह सब माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल में समझने में आसान उदाहरणों का उपयोग करके प्रस्तुत और समझाया गया है।
विस्तृत गणितीय व्युत्पत्तियों के बजाय पाठ्यक्रम का फोकस समझ और अनुप्रयोग है।
नोट: यह पाठ्यक्रम 'डेटा विश्लेषण' टूलबॉक्स का उपयोग करता है जो माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल के विंडोज संस्करण के साथ मानक है।
यह एक्सेल के 2016 या बाद के मैक संस्करण के साथ भी मानक है।
हालांकि, यह मैक के लिए एक्सेल के पुराने संस्करणों के साथ मानक नहीं है।
सप्ताह 1 मॉड्यूल 1: प्रतिगमन विश्लेषण: एक परिचय इस मॉड्यूल में आपको रैखिक प्रतिगमन मॉडल से परिचित कराया जाएगा।
हम एक प्रतिगमन मॉडल का निर्माण करेंगे और एक्सेल का उपयोग करके इसका अनुमान लगाएंगे।
हम विभिन्न चरों के बीच संबंधों का अनुमान लगाने के लिए अनुमानित मॉडल का उपयोग करेंगे और हम भविष्यवाणी करने के लिए मॉडल का उपयोग करेंगे।
मॉड्यूल एक प्रतिगमन मॉडल में त्रुटियों, अवशिष्टों और आर-वर्ग की धारणा का भी परिचय देता है।
कवर किए गए विषयों में शामिल हैं: • रेखीय प्रतिगमन का परिचय • एक्सेल का उपयोग करके एक प्रतिगमन मॉडल और अनुमान का निर्माण • अनुमानित मॉडल का उपयोग करके अनुमान लगाना • पूर्वानुमान लगाने के लिए प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करना • त्रुटियां, अवशेष, और आर-वर्ग सप्ताह 2 मॉड्यूल 2: प्रतिगमन विश्लेषण: परिकल्पना परीक्षण और फिट की अच्छाई यह मॉड्यूल विभिन्न परिकल्पना परीक्षणों का परिचय देता है जिन्हें आप प्रतिगमन आउटपुट का उपयोग करके कर सकते हैं।
ये परीक्षण अनुमान का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हैं और मॉड्यूल एक्सेल-आधारित उदाहरणों का उपयोग करके उनका परिचय देता है।
पी-मानों को आर-वर्ग और समायोजित आर-वर्ग भलाई-की-फिट उपायों के साथ दर्ज किया जाता है।
मॉड्यूल के अंत में हम 'डमी वेरिएबल रिग्रेशन' का परिचय देते हैं जिसका उपयोग एक रिग्रेशन में श्रेणीबद्ध चर को शामिल करने के लिए किया जाता है।
कवर किए गए विषयों में शामिल हैं: • एक रैखिक प्रतिगमन में परिकल्पना परीक्षण • 'फिट की अच्छाई' के उपाय (आर-वर्ग, समायोजित आर-वर्ग) • डमी चर प्रतिगमन (एक प्रतिगमन में श्रेणीबद्ध चर का उपयोग करके) सप्ताह 3 मॉड्यूल 3: विश्लेषण प्रतिगमन: डमी वेरिएबल, मल्टीकोलिनियरिटी यह मॉड्यूल डमी वेरिएबल रिग्रेशन के अनुप्रयोग को जारी रखता है।
आप श्रेणीबद्ध चर की उपस्थिति में रिग्रेशन आउटपुट की व्याख्या को समझ सकते हैं।
पेश की गई विभिन्न अवधारणाओं को सुदृढ़ करने के लिए उदाहरणों को विस्तृत किया गया है।
मॉड्यूल यह भी बताता है कि बहुसंकेतन क्या है और इससे कैसे निपटा जाए।
कवर किए गए विषयों में शामिल हैं: • डमी चर प्रतिगमन (एक प्रतिगमन में श्रेणीबद्ध चर का उपयोग करके) • डमी चर की उपस्थिति में गुणांक और पी-मानों की व्याख्या करना • प्रतिगमन मॉडल में बहुसंकेतनता सप्ताह 4 मॉड्यूल 4: प्रतिगमन विश्लेषण: विभिन्न एक्सटेंशन मॉड्यूल उनकी समझ का विस्तार करते हैं रेखीय प्रतिगमन, चरों के माध्य को केंद्रित करने जैसी तकनीकों का परिचय, और प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करके भविष्यवाणियों के लिए आत्मविश्वास की सीमा का निर्माण करना।
एक शक्तिशाली प्रतिगमन विस्तार जिसे 'इंटरैक्शन वेरिएबल्स' के रूप में जाना जाता है, उदाहरणों का उपयोग करके पेश और समझाया गया है।
हम प्रतिगमन में चर के परिवर्तन का भी अध्ययन करते हैं और उस संदर्भ में हम लॉग-लॉग और अर्ध-लॉग प्रतिगमन मॉडल प्रस्तुत करते हैं।
कवर किए गए विषयों में शामिल हैं: • रिग्रेशन मॉडल में वेरिएबल्स के माध्य को केंद्रित करना • रिग्रेशन मॉडल का उपयोग करके भविष्यवाणियों के लिए कॉन्फिडेंस लिमिट्स का निर्माण करना • रिग्रेशन में इंटरेक्शन इफेक्ट्स
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नमस्ते मैं आपको कैसे मदद कर सकता हुँ? क्या आप किसी पाठ्यक्रम में रुचि रखते हैं? किस विषय के बारे में?
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