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Kurs

Schlussfolgern bei der linearen Regression in R

ExperteSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 12/2021
In diesem Kurs lernst du, wie du mit linearen Modellen Schlussfolgerungen ziehst.
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RProbability & Statistics
4 Std.
15 Videos
59 Übungen
4,650 XP
15,911
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Kursbeschreibung

Zuvor hast du die Grundlagen sowohl der statistischen Inferenz als auch der linearen Modelle gelernt; jetzt geht es darum, beides zusammenzuführen. In diesem Kurs denkst du darüber nach, wie unterschiedliche Stichproben zu unterschiedlichen linearen Modellen führen können – mit dem Ziel, das zugrunde liegende Modell in der Grundgesamtheit zu verstehen. Ausgehend vom geschätzten linearen Modell lernst du, Intervallschätzungen für die Effektgröße zu erstellen und festzustellen, ob der Effekt signifikant ist. Prognoseintervalle für die Zielvariable werden den Schätzungen der durchschnittlichen Antwort gegenübergestellt. Im gesamten Kurs übst du weiter mit den Paketen dplyr und ggplot2 und lernst das Paket broom kennen, mit dem sich Modelle aufräumen lassen; alle drei Pakete sind in der Data Science unverzichtbar.

Voraussetzungen

Foundations of Inference in RIntermediate Regression in R
1

Schlussfolgernde Ideen

In diesem ersten Kapitel verstehst du, wie und warum du an einem Regressionsmodell eine schlussfolgernde (statt nur beschreibende) Analyse durchführst.
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2

Simulationsbasierte Inferenz für den Steigungsparameter

In diesem Kapitel lernst du die Idee der Stichprobenverteilung mithilfe von Simulationsmethoden für Regressionsmodelle kennen.
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3

t-basierte Inferenz für den Steigungsparameter

In diesem Kapitel lernst du, wie du die t-Verteilung nutzt, um Inferenz in linearen Regressionsmodellen durchzuführen. Außerdem erfährst du, wie du Prognoseintervalle für die Zielvariable erstellst.
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4

Technische Voraussetzungen in der linearen Regression

Außerdem betrachtest du die technischen Voraussetzungen, die wichtig sind, wenn lineare Modelle verwendet werden, um Aussagen über eine größere Grundgesamtheit zu treffen.
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Schlussfolgern bei der linearen Regression in R
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