Statistics 101: Model Building Methods - Forward, Backward, Stepwise, and Subsets

Автор: Brandon Foltz

Загружено: 2020-08-10

Просмотров: 55189

Описание:

In this Statistics 101 video, we look at an overview of four common techniques used when building basic regression models: Forward, Backward, Stepwise, and Best Subsets Regression. The video is purely conceptual, no math, no software, or anything numerical. We will get to that. For now, I just want you to get a solid understanding of the big picture before we get into the weeds and specifics of each method. Enjoy!

My playlist table of contents, Video Companion Guide PDF documents, and file downloads can be found on my website: https://www.bcfoltz.com

For more info on XLSTAT: https://www.xlstat.com/en/

Happy learning!

#statistics #machinelearning #datascience

Statistics 101: Model Building Methods - Forward, Backward, Stepwise, and Subsets

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Statistics 101: Model Building, A Visual Guide to Partial Correlation

Statistics 101: Model Building, A Visual Guide to Partial Correlation

Статистика 101: Множественная регрессия, прямой отбор

Статистика 101: Множественная регрессия, прямой отбор

Variable selection procedures in R: Forward, backward, stepwise, and best-subsets regression (2020)

Variable selection procedures in R: Forward, backward, stepwise, and best-subsets regression (2020)

Statistics 101: Multiple Linear Regression, The Very Basics 📈

Statistics 101: Multiple Linear Regression, The Very Basics 📈

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Multiple Regression using Forward Selection Method in SPSS

Multiple Regression using Forward Selection Method in SPSS

Статистика 101: линейная регрессия, самые основы 📈

Статистика 101: линейная регрессия, самые основы 📈

Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]

Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]

Statistics 101: Multiple Linear Regression, Dummy Variables

Statistics 101: Multiple Linear Regression, Dummy Variables

Regression Analysis | Full Course 2025

Regression Analysis | Full Course 2025

Почему простые числа образуют эти спирали? | Теорема Дирихле и пи-аппроксимации

Почему простые числа образуют эти спирали? | Теорема Дирихле и пи-аппроксимации

Hierarchical Linear Regression

Hierarchical Linear Regression

Statistics 101: One-way ANOVA, A Visual Tutorial

Statistics 101: One-way ANOVA, A Visual Tutorial

Statistics 101: ANOVA, A Visual Introduction

Statistics 101: ANOVA, A Visual Introduction

Multiple Regression with the Stepwise Method in SPSS

Multiple Regression with the Stepwise Method in SPSS

Statistics 101: Multiple Linear Regression, Evaluating Basic Models

Statistics 101: Multiple Linear Regression, Evaluating Basic Models

Статистика 101: Понимание ковариации

Статистика 101: Понимание ковариации

Statistics 101: Multiple Regression, Stepwise Regression

Statistics 101: Multiple Regression, Stepwise Regression

Logistic Regression (and why it's different from Linear Regression)

Logistic Regression (and why it's different from Linear Regression)

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений