Lewati ke konten utama

Kursus

Inferensi untuk Regresi Linear di R

LanjutanTingkat Keterampilan

Diperbarui 12/2021

Dalam kursus ini, Anda akan belajar cara melakukan inferensi menggunakan model linier.

Mulai Kursus Gratis

RProbability & Statistics4 jam15 videos59 Latihan4,650 XP15,747Bukti Prestasi

Buat Akun Gratis Anda

atau

Dengan melanjutkan, Anda menerima Ketentuan Penggunaan kami, Kebijakan Privasi kami dan bahwa data Anda disimpan di Amerika Serikat.

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Pelatihan untuk 2 orang atau lebih?

Coba DataCamp for Business

Deskripsi Kursus

Sebelumnya, Anda telah mempelajari dasar-dasar inferensi statistik dan model linear; kini, langkah berikutnya adalah menggabungkannya. Kursus ini memberi Anda kesempatan untuk memikirkan bagaimana sampel yang berbeda dapat menghasilkan model linear yang berbeda, dengan tujuan memahami model populasi yang mendasarinya. Dari model linear yang diestimasi, Anda akan mempelajari cara membuat estimasi interval untuk ukuran efek serta menentukan apakah efek tersebut signifikan. Interval prediksi untuk variabel respons akan diperbandingkan dengan estimasi respons rata-rata. Sepanjang kursus, Anda akan semakin mahir menggunakan paket dplyr dan ggplot2, serta mempelajari paket broom untuk merapikan model; ketiga paket ini sangat berharga dalam data science.

Persyaratan

Foundations of Inference in R Intermediate Regression in R

1

Inferential ideas

In the first chapter, you will understand how and why to perform inferential (instead of descriptive only) analysis on a regression model.

Variability in regression lines

Regression output: example I

First random sample, second random sample

Superimpose lines

Research question

Regression hypothesis

Variability of coefficients

Original population - change sample size

Hypothetical population - less variability around the line

Hypothetical population - less variability in x direction

What changes the variability of the coefficients?

2

Simulation-based inference for the slope parameter

In this chapter you will learn about the ideas of the sampling distribution using simulation methods for regression models.

Simulation-based Inference

Null sampling distribution of the slope

SE of the slope

Inference on slope

Simulation-based CI for slope

Bootstrapping the data

SE method - bootstrap CI for slope

Percentile method - bootstrap CI for slope

Inference from randomization and bootstrapped distributions

3

t-Based Inference For the Slope Parameter

In this chapter you will learn about how to use the t-distribution to perform inference in linear regression models. You will also learn about how to create prediction intervals for the response variable.

Mathematical approximation

How do the theoretical results play a role?

t-statistic

Working with R-output (1)

Working with R-output (2)

Comparing randomization inference and t-inference

Intervals in regression

CI using t-theory

Comparing randomization CIs and t-based CIs

Different types of intervals

Confidence intervals for the average response at specific values

Confidence intervals for the average response for all observations

Prediction intervals for the individual response

4

Technical Conditions in linear regression

Additionally, you will consider the technical conditions that are important when using linear models to make claims about a larger population.

Technical conditions for linear regression

Violation of LINE conditions (1)

Violation of LINE conditions (2)

Using residuals (1)

Using residuals (2)

Why do we need the LINE assumptions?

Effect of an outlier

Estimation with and without outlier

Inference with and without outlier (t-test)

Inference with and without outlier (randomization)

Moving forward when model assumptions are violated

Adjusting for non-linear relationship

Adjusting for non-constant errors

Adjusting for non-normal errors

5

Building on Inference in Simple Linear Regression

This chapter covers topics that build on the basic ideas of inference in linear models, including multicollinearity and inference for multiple regression models.

Inference on transformed variables

Transformed model

Interpreting transformed coefficients

Multicollinearity

LA Homes, multicollinearity (1)

LA Homes, multicollinearity (2)

LA Homes, multicollinearity (3)

Multiple linear regression

Inference on coefficients

Interpreting coefficients

Inferensi untuk Regresi Linear di R

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar Sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Inferensi untuk Regresi Linear di R Hari Ini!

Buat Akun Gratis Anda

atau

Dengan melanjutkan, Anda menerima Ketentuan Penggunaan kami, Kebijakan Privasi kami dan bahwa data Anda disimpan di Amerika Serikat.

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.