Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
La régression linéaire et la régression logistique sont les deux modèles statistiques les plus couramment utilisés et agissent comme des clés universelles, permettant de révéler les secrets cachés dans les ensembles de données. Dans ce cours, vous acquerrez les compétences nécessaires pour ajuster des régressions linéaires et logistiques simples. Grâce à des exercices pratiques, vous explorerez les relations entre les variables dans des ensembles de données réels, notamment les déclarations de sinistres automobiles, les prix de l'immobilier à Taïwan, la taille des poissons, etc. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de formuler des prévisions à partir de vos données, de quantifier les performances des modèles et de diagnostiquer les problèmes d'ajustement des modèles.
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Régression linéaire simple
Vous apprendrez les principes fondamentaux de ce modèle statistique populaire, ce qu'est la régression et en quoi les régressions linéaires et logistiques diffèrent. Vous apprendrez ensuite à ajuster des modèles de régression linéaire simples avec des variables explicatives numériques et catégorielles, et à décrire la relation entre les variables de réponse et les variables explicatives à l'aide des coefficients du modèle.
- Une histoire de deux variables50 XP
- Laquelle est la variable de réponse ?50 XP
- Visualisation de deux variables100 XP
- Ajustement d'une régression linéaire50 XP
- Estimer l'ordonnée à l'origine50 XP
- Estimer la pente50 XP
- Régression linéaire avec lm()100 XP
- Variables explicatives catégorielles50 XP
- Visualisation numérique par rapport à catégorielle100 XP
- Calcul des moyennes par catégorie100 XP
- lm() avec une variable explicative catégorielle100 XP
2
Prévisions et objets modèles
Dans ce chapitre, vous découvrirez comment utiliser des modèles de régression linéaire pour établir des prévisions sur les prix de l'immobilier à Taïwan et les clics sur les publicités Facebook. Vous développerez également vos compétences en régression en vous familiarisant avec les objets modèles, en comprenant le concept de « régression vers la moyenne » et en apprenant à transformer les variables d'un ensemble de données.
3
Évaluation de l'ajustement du modèle
Dans ce chapitre, vous apprendrez à poser des questions à votre modèle afin d'évaluer son adéquation. Vous apprendrez à quantifier l'ajustement d'un modèle de régression linéaire, à diagnostiquer les problèmes du modèle à l'aide de visualisations et à comprendre le levier et l'influence de chaque observation utilisée pour créer le modèle.
4
Régression logistique simple
Apprenez à ajuster des modèles de régression logistique. À l'aide de données réelles, vous évaluerez la probabilité qu'un client clôture son compte bancaire sous forme de probabilités de réussite et de rapports de cotes, et vous quantifierez les performances du modèle à l'aide de matrices de confusion.
R
Introduction à la régression dans R
Cours
terminé
