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강의

R에서 Generalized Linear Models

중급기술 수준

업데이트됨 2024. 8.

Generalized Linear Model 코스로 회귀 도구를 확장해 logistic 및 Poisson 회귀를 학습합니다.

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RProbability & Statistics4시간14 동영상51 연습 문제4,050 XP21,560성취 증명서

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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 조건

Intermediate Regression in R

1

GLMs, an extension of your regression toolbox

This chapter teaches you how generalized linear models are an extension of other models in your data science toolbox. The chapter also uses Poisson regression to introduce generalize linear models.

Limitations of linear models

Assumptions of linear models

Refresher on fitting linear models

Poisson regression

Fitting a Poisson regression in R

Comparing linear and Poisson regression

Intercepts-comparisons versus means

Basic lm() functions with glm()

Applying summary(), print(), and tidy() to glm

Extracting coefficients from glm()

Predicting with glm()

2

Logistic Regression

This chapter covers running a logistic regression and examining the model outputs.

Overview of logistic regression

Fitting a logistic regression

Examining & interpreting logistic regression outputs

Bernoulli versus binomial distribution

Bernoulli versus binomial

Simulating binary data

Long-form logistic regression input

Wide-form input logistic regression

Comparing logistic regression outputs

Link functions-Probit compared to logit

Probit versus logit

Fitting probits and logits

Simulating a logit

Simulating a probit

3

Interpreting and visualizing GLMs

This chapter teaches you about interpreting GLM coefficients and plotting GLMs using ggplot2.

Poisson regression coefficients

Poisson link

lm vs. Poisson coefficients

Plotting Poisson regression

Poisson regression plotting

Understanding output from logistic regression

Understanding odds ratios

Extracting and interpreting odds-ratios

Odds-ratios & confidence intervals in the Tidyverse

ggplot2 and binomial regression

Default trend lines

Methods for trend lines

Comparing probits and logits

4

Multiple regression with GLMs

In this chapter, you will learn how to do multiple regression with GLMs in R.

Multiple logistic regression

Fitting a multiple logistic regression

Building two models

Comparing regression outputs

Comparing variable order

Formulas in R

Multiple slopes

Multiple intercepts

Assumptions of multiple logistic regression

Simpson's paradox

Non-linear logistic regression

R에서 Generalized Linear Models

강의
완료

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