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コース

R による線形回帰の推測

上級スキルレベル
更新日 2021/12
このコースでは、線形モデルを用いた推論の方法を学びます。
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RProbability & Statistics
4時間
15 ビデオ
59 演習
4,650 XP
15,958
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コース説明

これまでに、統計的推測と線形モデルの基礎を学びました。次のステップは、それらを組み合わせて活用することです。本コースでは、異なるサンプルが異なる線形モデルを生み出しうることを踏まえ、背後にある母集団モデルを理解することを目標に学びます。推定された線形モデルから、効果量の区間推定の作り方や、その効果が統計的に有意かどうかの判断方法を学びます。応答変数の予測区間と、平均応答の推定を対比して扱います。コース全体を通じて、dplyr と ggplot2 パッケージの練習を重ね、モデルを整形するための broom パッケージについても学びます。これら3つのパッケージはいずれもデータサイエンスに不可欠です。

前提条件

Foundations of Inference in RIntermediate Regression in R
1

推測の基本アイデア

第1章では、回帰モデルに対して記述的分析だけでなく推測的分析を行う理由と方法を理解します。
チャプターを開始
2

傾き係数のシミュレーションベース推測

この章では、回帰モデルに対してシミュレーションを用いてサンプリング分布の考え方を学びます。
R による線形回帰の推測
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