Analiza regresji w R: Praktyczny wstęp

Analiza regresji stanowi podstawę podejmowania decyzji w oparciu o dane i modelowania predykcyjnego. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez zasady modelowania statystycznego w R, dostarczając jasnych wyjaśnień i praktycznych przykładów kodu, które pomogą Ci z pewnością analizować zależności w Twoich danych. Zbudujesz solidne zrozumienie działania liniowych i uogólnionych modeli liniowych, od ładowania danych po ocenę metryk wydajności i wyciąganie praktycznych wniosków. Czego się nauczysz: - Zrozumiesz podstawową terminologię statystyczną, zmienne i podstawy regresji - Dopasujesz proste i wielokrotne modele regresji liniowej przy użyciu standardowej składni R - Zaimplementujesz regresję logistyczną do analizy wyników binarnych i problemów klasyfikacji - Zdiagnozujesz założenia regresji, ocenisz reszty i zidentyfikujesz współliniowość - Zastosujesz zasady uporządkowanych danych (tidy data) i nowoczesne pakiety do czystej oceny modelu - Zinterpretujesz współczynniki regresji i jasno zakomunikujesz wyniki statystyczne Kurs rozpoczyna się od podstawowych definicji i koncepcji statystycznych, a następnie krok po kroku przechodzi przez dopasowywanie modeli, sprawdzanie założeń i praktyczne ćwiczenia interpretacyjne. Zaprojektowany specjalnie dla początkujących w analizie danych i statystyce, nie wymaga wcześniejszego doświadczenia w modelowaniu. Zacznij czytać już dziś, aby dodać praktyczne modelowanie regresji do swojego zestawu umiejętności analitycznych.