Build your ultimate AI agent
코스 설명
통계적 추론과 선형 모델의 기초를 배웠다면, 이제 두 개념을 함께 적용할 차례입니다. 이 과정에서는 서로 다른 표본이 어떻게 다양한 선형 모델을 만들어 내는지 살펴보고, 모집단 모델을 이해하는 방법을 익힙니다. 추정된 선형 모델을 바탕으로 효과 크기에 대한 구간 추정치를 구하고, 효과가 유의미한지 판단하는 방법도 학습합니다. 또한 반응 변수에 대한 예측 구간과 평균 반응 추정치를 비교해 봅니다. 과정 전반에 걸쳐 dplyr와 ggplot2 패키지를 더욱 능숙하게 활용하고, 모델 정리에 유용한 broom 패키지도 배우게 됩니다. 세 패키지 모두 데이터 과학에서 빠질 수 없는 도구입니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
추론의 기본 개념
첫 번째 챕터에서는 회귀 모델에 대해 기술적 분석을 넘어 추론적 분석을 수행하는 이유와 방법을 이해합니다.
2
기울기 모수에 대한 시뮬레이션 기반 추론
이 챕터에서는 회귀 모델에서 시뮬레이션 방법을 사용하여 표본 분포의 개념을 학습합니다.
3
기울기 모수에 대한 t 기반 추론
이 챕터에서는 t 분포를 활용하여 선형 회귀 모델에서 추론을 수행하는 방법을 학습합니다. 또한 반응 변수에 대한 예측 구간을 만드는 방법도 익힙니다.
4
선형 회귀의 기술적 조건
선형 모델을 사용하여 더 큰 모집단에 대한 주장을 할 때 중요한 기술적 조건들을 살펴봅니다.
5
단순 선형 회귀 추론의 심화 학습
이 챕터에서는 다중공선성과 다중 회귀 모델에 대한 추론을 포함하여 선형 모델 추론의 기본 개념을 심화하는 주제들을 다룹니다.
R
R을 활용한 선형 회귀 추론
코스
완료
