이 강의들을 수강한 후, 전문적인 시각화와 대시보드를 자신 있게 만들 수 있게 되었습니다
Shoebur Rahman구매 담당자, Giz Bangladesh
강의 설명
선형 회귀는 통계의 기본 도구이지만, 복잡한 형태의 일부 데이터는 다루지 못합니다. Generalized Linear Model(GLM)은 선형 회귀를 확장해 이항형 및 개수형 데이터를 포함한 비정규 분포를 모델링합니다. 이 강의 전반에서 R에서 GLM을 다루는 방법을 익혀 데이터 과학 도구 상자를 확장하게 됩니다. GLM을 학습하면서 이항형 데이터에는 로지스틱 회귀, 개수형 데이터에는 Poisson 회귀를 적합하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 결과를 해석하는 방법과 ggplot2로 시각화하는 방법도 학습합니다.
선수 과목
커리큘럼
강의 개요
1
회귀 도구 상자를 확장하는 GLM
이 장에서는 Generalized Linear Model이 데이터 과학 도구 상자의 다른 모델을 확장하는 방식에 대해 학습합니다. 또한 Poisson 회귀를 사용해 GLM의 개념을 소개합니다.
2
로지스틱 회귀
이 장에서는 로지스틱 회귀를 실행하고 모델 결과를 검토하는 방법을 다룹니다.
3
GLM 해석과 시각화
이 장에서는 GLM 계수를 해석하는 방법과 ggplot2를 사용해 GLM을 시각화하는 방법을 배웁니다.
4
GLM을 활용한 다중 회귀
이 장에서는 R에서 GLM으로 다중 회귀를 수행하는 방법을 학습합니다.
R
R에서 Generalized Linear Models
강의
완료
