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강의

R로 시작하는 회귀 분석

중급기술 수준

업데이트됨 2024. 8.

R에서 회귀 분석을 구현, 분석 및 해석하여 주택 가격과 광고 클릭률을 예측합니다.

무료로 강의 시작

RProbability & Statistics

4시간

14 동영상

52 연습 문제

4,050 XP

77,168

성취 증명서

수천 개 기업의 학습자들이 사랑하는

팀을 교육하시나요?

비즈니스용으로 체험해 보세요

강의 설명

Linear regression과 logistic regression은 가장 널리 쓰이는 통계 모델 두 가지로, 데이터셋에 숨겨진 패턴을 여는 만능 열쇠와 같습니다. 이 강의에서는 단순 선형 회귀와 로지스틱 회귀를 적합하는 데 필요한 핵심 기술을 익히게 돼요. 실습을 통해 자동차 보험 청구, 대만 주택 가격, 물고기 크기 등 실제 데이터에서 변수 간의 관계를 탐색합니다. 강의를 마치면 데이터로부터 예측을 수행하고, 모델 성능을 정량화하며, 적합된 모델의 문제를 진단하는 방법을 알게 됩니다.

선수 조건

Introduction to Data Visualization with ggplot2 Introduction to Statistics in R

1

Simple Linear Regression

You’ll learn the basics of this popular statistical model, what regression is, and how linear and logistic regressions differ. You’ll then learn how to fit simple linear regression models with numeric and categorical explanatory variables, and how to describe the relationship between the response and explanatory variables using model coefficients.

A tale of two variables

Which one is the response variable?

Visualizing two variables

Fitting a linear regression

Estimate the intercept

Estimate the slope

Linear regression with lm()

Categorical explanatory variables

Visualizing numeric vs. categorical

Calculating means by category

lm() with a categorical explanatory variable

2

Predictions and model objects

In this chapter, you’ll discover how to use linear regression models to make predictions on Taiwanese house prices and Facebook advert clicks. You’ll also grow your regression skills as you get hands-on with model objects, understand the concept of "regression to the mean", and learn how to transform variables in a dataset.

Making predictions

Predicting house prices

Visualizing predictions

The limits of prediction

Working with model objects

Extracting model elements

Manually predicting house prices

Using broom

Regression to the mean

Plotting consecutive portfolio returns

Modeling consecutive returns

Transforming variables

Transforming the explanatory variable

Transforming the response variable too

3

Assessing model fit

In this chapter, you’ll learn how to ask questions of your model to assess fit. You’ll learn how to quantify how well a linear regression model fits, diagnose model problems using visualizations, and understand the leverage and influence of each observation used to create the model.

Quantifying model fit

Coefficient of determination

Residual standard error

Visualizing model fit

Residuals vs. fitted values

Q-Q plot of residuals

Scale-location

Drawing diagnostic plots

Outliers, leverage, and influence

Extracting leverage and influence

4

Simple logistic regression

Learn to fit logistic regression models. Using real-world data, you’ll predict the likelihood of a customer closing their bank account as probabilities of success and odds ratios, and quantify model performance using confusion matrices.

Why you need logistic regression

Exploring the explanatory variables

Visualizing linear and logistic models

Logistic regression with glm()

Predictions and odds ratios

Probabilities

Most likely outcome

Log odds ratio

Quantifying logistic regression fit

Calculating the confusion matrix

Measuring logistic model performance

Accuracy, sensitivity, specificity

Congratulations

R로 시작하는 회귀 분석

강의
완료

수료증 획득

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