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Curso

Modelos Lineales Generalizados en R

IntermedioNivel de habilidad

Actualizado 8/2024

El curso sobre el modelo lineal generalizado amplía tu conjunto de herramientas de regresión para incluir la regresión logística y la regresión de Poisson.

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Descripción del curso

La regresión lineal es una herramienta fundamental de la estadística, pero no puede manejar algunos tipos de datos complejos. Un modelo lineal generalizado (GLM) amplía la regresión lineal para incluir distribuciones no normales, como datos binomiales y de conteo. A lo largo de este curso, ampliarás tu conjunto de herramientas de data science para incluir GLMs en R. Como parte del aprendizaje sobre GLMs, verás cómo ajustar datos binomiales con regresión logística y datos de conteo con regresión de Poisson. También aprenderás a interpretar estos resultados y a representarlos con ggplot2.

Requisitos previos

Intermediate Regression in R

1

GLMs, an extension of your regression toolbox

This chapter teaches you how generalized linear models are an extension of other models in your data science toolbox. The chapter also uses Poisson regression to introduce generalize linear models.

Limitations of linear models

Assumptions of linear models

Refresher on fitting linear models

Poisson regression

Fitting a Poisson regression in R

Comparing linear and Poisson regression

Intercepts-comparisons versus means

Basic lm() functions with glm()

Applying summary(), print(), and tidy() to glm

Extracting coefficients from glm()

Predicting with glm()

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2

Logistic Regression

This chapter covers running a logistic regression and examining the model outputs.

Overview of logistic regression

Fitting a logistic regression

Examining & interpreting logistic regression outputs

Bernoulli versus binomial distribution

Bernoulli versus binomial

Simulating binary data

Long-form logistic regression input

Wide-form input logistic regression

Comparing logistic regression outputs

Link functions-Probit compared to logit

Probit versus logit

Fitting probits and logits

Simulating a logit

Simulating a probit

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3

Interpreting and visualizing GLMs

This chapter teaches you about interpreting GLM coefficients and plotting GLMs using ggplot2.

Poisson regression coefficients

Poisson link

lm vs. Poisson coefficients

Plotting Poisson regression

Poisson regression plotting

Understanding output from logistic regression

Understanding odds ratios

Extracting and interpreting odds-ratios

Odds-ratios & confidence intervals in the Tidyverse

ggplot2 and binomial regression

Default trend lines

Methods for trend lines

Comparing probits and logits

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4

Multiple regression with GLMs

In this chapter, you will learn how to do multiple regression with GLMs in R.

Multiple logistic regression

Fitting a multiple logistic regression

Building two models

Comparing regression outputs

Comparing variable order

Formulas in R

Multiple slopes

Multiple intercepts

Assumptions of multiple logistic regression

Simpson's paradox

Non-linear logistic regression

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