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Kurs

Generalisierte lineare Modelle in R

MittelSchwierigkeitsgrad

Aktualisiert 08/2024

In diesem Kurs erweitern wir deinen Data-Science-Werkzeugkasten um logistische und Poisson-Regression.

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RProbability & Statistics

4 Std.

14 Videos

51 Übungen

4,050 XP

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Kursbeschreibung

Lineare Regression ist ein Arbeitspferd der Statistik, kommt aber bei manchen komplexen Datentypen an Grenzen. Ein generalisiertes lineares Modell (GLM) erweitert die lineare Regression um nicht-normalverteilte Daten, etwa binomiale und Zähldaten. In diesem Kurs erweiterst du deinen Data-Science-Werkzeugkasten um GLMs in R. Dabei lernst du, wie du binomiale Daten mit logistischer Regression und Zähldaten mit Poisson-Regression modellierst. Außerdem erfährst du, wie du diese Ergebnisse interpretierst und mit ggplot2 visualisierst.

Voraussetzungen

Intermediate Regression in R

1

GLMs – eine Erweiterung deines Regressions-Werkzeugkastens

In diesem Kapitel lernst du, wie generalisierte lineare Modelle eine Erweiterung anderer Modelle in deinem Data-Science-Werkzeugkasten sind. Außerdem wird die Poisson-Regression genutzt, um in generalisierte lineare Modelle einzuführen.

Grenzen linearer Modelle

Annahmen linearer Modelle

Auffrischung: Lineare Modelle fitten

Poisson-Regression

Poisson-Regression in R anpassen

Lineare vs. Poisson-Regression vergleichen

Achsenabschnitts‑Vergleiche vs. Mittelwerte

Grundlegende lm()-Funktionen mit glm()

Anwenden von summary(), print() und tidy() auf glm

Koeffizienten aus glm() extrahieren

Vorhersagen mit glm()

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2

Logistische Regression

Dieses Kapitel behandelt das Ausführen einer logistischen Regression und die Betrachtung der Modellausgaben.

Überblick über die logistische Regression

Eine logistische Regression anpassen

Logistische Regressionsausgaben prüfen und interpretieren

Bernoulli- versus Binomialverteilung

Bernoulli versus Binomial

Binäre Daten simulieren

Logistische Regression mit Long-Format als Input

Logistische Regression mit Wide-Format-Eingaben

Logistische Regressionsausgaben vergleichen

Link-Funktionen – Probit im Vergleich zu Logit

Probit versus Logit

Probit- und Logit-Modelle anpassen

Eine Logit-Verteilung simulieren

Probit simulieren

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3

GLMs interpretieren und visualisieren

In diesem Kapitel lernst du, GLM-Koeffizienten zu interpretieren und GLMs mit ggplot2 zu plotten.

Poisson-Regressionskoeffizienten

Poisson-Link

lm- vs. Poisson-Koeffizienten

Poisson-Regression visualisieren

Poisson-Regression visualisieren

Ausgabe der logistischen Regression verstehen

Quotenverhältnisse verstehen

Odds Ratios extrahieren und interpretieren

Odds Ratios und Konfidenzintervalle im Tidyverse

ggplot2 und binomiale Regression

Standard-Trendlinien

Methoden für Trendlinien

Probits und Logits vergleichen

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4

Multiple Regression mit GLMs

In diesem Kapitel lernst du, wie du in R multiple Regression mit GLMs durchführst.

Multiple logistische Regression

Eine multiple logistische Regression anpassen

Zwei Modelle erstellen

Regressionsausgaben vergleichen

Vergleich der Variablenreihenfolge

Formeln in R

Mehrere Steigungen

Achsenabschnitte

Mehrere Achsenabschnitte

Annahmen der multiplen logistischen Regression

Simpsons Paradoxon

Nichtlineare logistische Regression

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Generalisierte lineare Modelle in R

Kurs
abgeschlossen

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