Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
In diesem Kurs lernst du, mit Daten zu modellieren. Modelle versuchen, die Beziehung zwischen einer interessierenden Zielvariable und einer Reihe erklärender/Vorhersagevariablen abzubilden. Solche Modelle können sowohl zu erklärenden Zwecken verwendet werden, z. B. „Hilft das Alter von Professorinnen und Professoren, ihre Lehrbewertungen zu erklären?“, als auch zu Vorhersagezwecken, z. B. „Wie gut können wir den Preis eines Hauses anhand seiner Größe und seines Zustands vorhersagen?“ Du nutzt deine tidyverse‑Skills, um solche Modelle zu erstellen und zu interpretieren. Im Mittelpunkt dieses Kurses steht die lineare Regression, einer der am häufigsten verwendeten und leicht verständlichen Ansätze zur Modellierung. Diese Art des Modellierens und Denkens wird in vielen Bereichen eingesetzt, darunter Statistik, Kausalinferenz, Machine Learning und künstliche Intelligenz.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Einführung ins Modellieren
In diesem Kapitel lernst du einige Hintergrundtheorien und Begriffe zum Modellieren kennen – insbesondere den allgemeinen Modellierungsrahmen, den Unterschied zwischen Modellieren zur Erklärung und zur Vorhersage sowie das Modellierungsproblem. Außerdem startest du mit deiner ersten explorativen Datenanalyse – ein entscheidender erster Schritt vor jeder formalen Modellierung.
- Hintergrund zu Modellen zur Erklärung50 XP
- Explorative Visualisierung von age100 XP
- Numerische Zusammenfassungen von age100 XP
- Hintergrund: Modellierung für Vorhersagen50 XP
- Explorative Visualisierung der Hausgröße100 XP
- Log10-Transformation der Hausgröße100 XP
- Das Modellierungsproblem für Erklärungen50 XP
- EDA zur Beziehung von Lehr- und "Beauty"-Scores100 XP
- Korrelation zwischen Lehr- und „Beauty“-Scores100 XP
- Das Modellierungsproblem für Vorhersagen50 XP
- EDA zur Beziehung von Hauspreis und waterfront100 XP
- Hauspreise mit waterfront vorhersagen100 XP
2
Modellieren mit einfacher Regression
Mit deinem Verständnis des allgemeinen Modellierungsrahmens behandeln wir in diesem Kapitel die einfache lineare Regression. Dabei hältst du es übersichtlich und modellierst die Zielvariable y als Funktion einer einzelnen erklärenden/Vorhersagevariable x. Wir verwenden sowohl numerische als auch kategoriale x‑Variablen. Die Zielvariable in diesem Kapitel sind Lehrbewertungswerte von Dozierenden an der University of Texas in Austin.
3
Modellieren mit multipler Regression
Im vorherigen Kapitel hast du die einfache Regression mit entweder einer numerischen oder einer kategorialen Prädiktorvariable kennengelernt. Aber warum sollten wir uns auf nur eine Variable zur Begründung/Vorhersage beschränken? Du erweiterst nun die einfache Regression zur multiplen Regression, die es ermöglicht, mehr als eine erklärende oder Vorhersagevariable in deine Modelle aufzunehmen. Du modellierst Hauspreise mit einem Datensatz von Häusern aus der Metropolregion Seattle, WA.
4
Modellbewertung und -auswahl
In den vorherigen Kapiteln hast du verschiedene Modelle angepasst, um eine interessierende Zielvariable zu erklären oder vorherzusagen. Doch woher wissen wir, welche Modelle wir wählen sollen? Mit Maßen zur Modellbewertung kannst du beurteilen, wie gut ein erklärendes Modell zu einem Datensatz „passt“ oder wie genau ein Vorhersagemodell ist. Auf Grundlage dieser Maße lernst du Kriterien kennen, um zu bestimmen, welche Modelle „am besten“ sind.
R
Modellieren mit Daten im Tidyverse
Kurs
abgeschlossen
