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Kurs

Fortgeschrittene Regression in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad

Aktualisiert 11/2025

Lerne, wie man lineare und logistische Regression mit mehreren erklärenden Variablen durchführt.

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RProbability & Statistics4 Std.14 Videos50 Übungen4,150 XP34,547Leistungsnachweis

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Kursbeschreibung

Lineare Regression und logistische Regression sind die zwei am weitesten verbreiteten statistischen Modelle und wirken wie Generalschlüssel, die die in Datensätzen verborgenen Muster aufschließen. Dieser Kurs baut auf den Fähigkeiten aus "Einführung in die Regression in R" auf und behandelt lineare und logistische Regression mit mehreren erklärenden Variablen. In praxisnahen Übungen untersuchst du Zusammenhänge zwischen Variablen in realen Datensätzen, etwa taiwanische Immobilienpreise und Churn-Modellierung, und mehr. Am Ende dieses Kurses weißt du, wie du mehrere erklärende Variablen in ein Modell aufnimmst, wie Interaktionen zwischen Variablen Vorhersagen beeinflussen, und wie lineare und logistische Regression funktionieren.

Voraussetzungen

Introduction to Regression in R

1

Parallel Slopes

Extend your linear regression skills to "parallel slopes" regression, with one numeric and one categorical explanatory variable. This is the first step towards conquering multiple linear regression.

Parallel slopes linear regression

Fitting a parallel slopes linear regression

Interpreting parallel slopes coefficients

Visualizing each explanatory variable

Visualizing parallel slopes

Predicting parallel slopes

Predicting with a parallel slopes model

Manually calculating predictions

Assessing model performance

Comparing coefficients of determination

Comparing residual standard error

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2

Interactions

Explore the effect of interactions between explanatory variables. Considering interactions allows for more realistic models that can have better predictive power. You'll also deal with Simpson's Paradox: a non-intuitive result that arises when you have multiple explanatory variables.

Models for each category

One model per category

Predicting multiple models

Visualizing multiple models

Assessing model performance

One model with an interaction

Specifying an interaction

Interactions with understandable coeffs

Making predictions with interactions

Predicting with interactions

Manually calculating predictions with interactions

Simpson's Paradox

Modeling eBay auctions

Modeling each auction type

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3

Multiple Linear Regression

See how modeling, and linear regression in particular, makes it easy to work with more than two explanatory variables. Once you've mastered fitting linear regression models, you'll get to implement your own linear regression algorithm.

Two numeric explanatory variables

3D visualizations

Modeling 2 numeric explanatory variables

Including an interaction

More than 2 explanatory variables

Visualizing many variables

Different levels of interaction

Predicting again

How linear regression works

The sum of squares

Linear regression algorithm

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4

Multiple Logistic Regression

Extend your logistic regression skills to multiple explanatory variables. Understand the logistic distribution, which underpins this form of regression. Finally, implement your own logistic regression algorithm.

Multiple logistic regression

Visualizing multiple explanatory variables

Logistic regression with 2 explanatory variables

Logistic regression prediction

Confusion matrix

The logistic distribution

Cumulative distribution function

Inverse cumulative distribution function

binomial family argument

Logistic distribution parameters

How logistic regression works

Likelihood & log-likelihood

Logistic regression algorithm

Congratulations

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Fortgeschrittene Regression in R

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