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Kurs

Einführung in Regression mit R

MittelSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 08/2024
Sag die Immobilienpreise und die Klickrate von Anzeigen voraus, indem du Regressionsanalysen in R machst, analysierst und interpretierst.
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RProbability & Statistics
4 Std.
14 Videos
52 Übungen
4,050 XP
77,261
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Kursbeschreibung

Lineare Regression und logistische Regression sind die zwei am weitesten verbreiteten statistischen Modelle und wirken wie Generalschlüssel, die verborgene Muster in Datensätzen sichtbar machen. In diesem Kurs lernst du, wie du einfache lineare und logistische Regressionen anpasst. In praktischen Übungen untersuchst du Zusammenhänge zwischen Variablen in realen Datensätzen, darunter Kfz-Versicherungsschäden, Hauspreise in Taiwan, Fischgrößen und mehr. Am Ende dieses Kurses weißt du, wie du aus deinen Daten Vorhersagen triffst, die Modellgüte quantifizierst und Probleme bei der Modellanpassung diagnostizierst.

Voraussetzungen

Introduction to Data Visualization with ggplot2Introduction to Statistics in R
1

Einfache lineare Regression

Du lernst die Grundlagen dieses beliebten statistischen Modells, was Regression ist und worin sich lineare und logistische Regression unterscheiden. Anschließend erfährst du, wie du einfache lineare Regressionsmodelle mit numerischen und kategorialen erklärenden Variablen anpasst und wie du die Beziehung zwischen Zielvariable und erklärenden Variablen anhand der Modellkoeffizienten beschreibst.
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2

Vorhersagen und Modellobjekte

In diesem Kapitel erfährst du, wie du lineare Regressionsmodelle nutzt, um Vorhersagen zu Hauspreisen in Taiwan und Klicks auf Facebook-Anzeigen zu machen. Außerdem vertiefst du deine Regressionskenntnisse, indem du praktisch mit Modellobjekten arbeitest, das Konzept der „Regression zur Mitte“ verstehst und lernst, Variablen in einem Datensatz zu transformieren.
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3

Modellgüte bewerten

In diesem Kapitel lernst du, wie du deinem Modell gezielt Fragen stellst, um die Güte zu beurteilen. Du lernst, wie du quantifizierst, wie gut ein lineares Regressionsmodell passt, wie du Modellprobleme mithilfe von Visualisierungen diagnostizierst und wie du den Hebel und Einfluss jeder Beobachtung, die zur Modellerstellung verwendet wurde, verstehst.
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4

Einfache logistische Regression

Einführung in Regression mit R
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