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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
21,718
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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.
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2

Logistische Regression

Dieses Kapitel behandelt das Ausführen einer logistischen Regression und die Betrachtung der Modellausgaben.
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Generalisierte lineare Modelle in R
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