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 & Statistics

4 jam

15 videos

59 Latihan

4,650 XP

15,918

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

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

Gagasan inferensial

Pada bab pertama, Anda akan memahami bagaimana dan mengapa melakukan analisis inferensial (bukan hanya deskriptif) pada sebuah model regresi.

Variasi pada garis regresi

Keluaran regresi: contoh I

Sampel acak pertama, sampel acak kedua

Menumpangtindihkan garis

Pertanyaan riset

Hipotesis regresi

Variabilitas koefisien

Populasi asli - ubah ukuran sampel

Populasi hipotetis - variabilitas di sekitar garis lebih kecil

Populasi hipotetik - variabilitas lebih kecil pada arah x

Apa yang mengubah variabilitas koefisien?

2

Inferensi berbasis simulasi untuk parameter kemiringan

Dalam bab ini Anda akan mempelajari konsep distribusi penarikan contoh menggunakan metode simulasi untuk model regresi.

Inferensi Berbasis Simulasi

Sebaran sampling nol untuk kemiringan (slope)

SE dari kemiringan (slope)

Inferensi pada kemiringan (slope)

CI berbasis simulasi untuk kemiringan

Bootstrap pada data

Metode SE - bootstrap CI untuk kemiringan (slope)

Metode persentil - bootstrap CI untuk kemiringan (slope)

Inferensi dari distribusi pengacakan dan bootstrap

3

Inferensi berbasis t untuk parameter kemiringan

Dalam bab ini Anda akan mempelajari cara menggunakan distribusi t untuk melakukan inferensi pada model regresi linear. Anda juga akan mempelajari cara membuat interval prediksi untuk variabel respons.

Pendekatan matematis

Bagaimana peran hasil teoretis?

t-statistic

Bekerja dengan keluaran R (1)

Bekerja dengan keluaran R (2)

Membandingkan inferensi pengacakan dan inferensi-t

Interval dalam regresi

CI menggunakan teori t

Membandingkan CI randomisasi dan CI berbasis t

Jenis interval yang berbeda

Interval kepercayaan untuk rata-rata respons pada nilai tertentu

Interval kepercayaan untuk respons rata-rata pada semua observasi

Interval prediksi untuk respons individual

4

Kondisi teknis dalam regresi linear

Selain itu, Anda akan meninjau kondisi teknis yang penting ketika menggunakan model linear untuk membuat klaim tentang populasi yang lebih luas.

Kondisi teknis untuk regresi linear

Pelanggaran kondisi LINE (1)

Pelanggaran kondisi LINE (2)

Menggunakan residual (1)

Menggunakan residual (2)

Mengapa kita memerlukan asumsi LINE?

Dampak pencilan

EstimasI dengan dan tanpa pencilan

Inferensi dengan dan tanpa pencilan (uji t)

Inferensi dengan dan tanpa pencilan (randomisasi)

Melangkah saat asumsi model dilanggar

Menyesuaikan untuk hubungan nonlinier

Menyesuaikan untuk galat yang tidak konstan

Menyesuaikan untuk galat yang tidak normal

5

Mengembangkan inferensi pada regresi linear sederhana

Bab ini membahas topik-topik yang mengembangkan gagasan dasar inferensi pada model linear, termasuk multikolinearitas dan inferensi untuk model regresi berganda.

Inferensi pada variabel yang ditransformasikan

Model yang ditransformasikan

Menafsirkan koefisien yang ditransformasikan

Multikolinearitas

Rumah LA, multikolinieritas (1)

Rumah LA, multikolinearitas (2)

Rumah LA, multikolinearitas (3)

Regresi linear berganda

Inferensi pada koefisien

Menafsirkan koefisien

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!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

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