Modèles Linéaires Généralisés (GLM) en R

IntermédiaireNiveau de compétence

Actualisé 08/2024

Le cours sur le modèle linéaire généralisé élargit votre boîte à outils de régression pour inclure la régression logistique et la régression de Poisson.

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Description du cours

La régression linéaire est un pilier des statistiques, mais elle ne peut pas gérer certains types de données complexes. Un modèle linéaire généralisé (GLM) étend la régression linéaire pour inclure des distributions non normales, notamment les données binomiales et de comptage. Tout au long de ce cours, vous enrichirez votre boîte à outils de data science avec les GLM en R. Dans le cadre de l’apprentissage des GLM, vous verrez comment ajuster un modèle sur des données binomiales avec une régression logistique et sur des données de comptage avec une régression de Poisson. Vous apprendrez également à interpréter ces résultats et à les représenter avec ggplot2.

Prérequis

Intermediate Regression in R

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

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