Na het volgen van deze cursussen voel ik me zeker genoeg om professionele visualisaties en dashboards te maken
Shoebur RahmanInkoopspecialist, Giz Bangladesh
Cursusbeschrijving
Deze cursus begint met een herhaling van hellingen en intercepten in lineaire regressies en gaat daarna verder met random effects. Je leert wat een random effect is en hoe je het gebruikt om je data te modelleren. Vervolgens behandelt de cursus lineaire mixed-effects-regressies. Met deze krachtige modellen kun je data onderzoeken met een complexere structuur dan bij een standaard lineaire regressie. Daarna komen gegeneraliseerde lineaire mixed-effects-regressies aan bod. Generalized linear mixed-effects models stellen je in staat om meer soorten data te modelleren, waaronder binaire responsen en teldata. Tot slot behandelt de cursus repeated-measures-analyse als een speciaal geval van mixed-effects-modellering. Dit type data ontstaat wanneer proefpersonen over tijd worden gevolgd en metingen op intervallen worden verzameld. Door de hele cursus werk je met echte data om interessante vragen te beantwoorden met mixed-effects-modellen.
Vereisten
Lesprogramma
Cursusoverzicht
1
Overzicht en introductie tot hiërarchische en mixed-modellen
Het eerste hoofdstuk geeft een voorbeeld van wanneer je een mixed effect gebruikt en beschrijft ook de onderdelen van een regressie. Het hoofdstuk bekijkt daarnaast een gegevensset met toetsresultaten van studenten met een geneste structuur om mixed effects te demonstreren.
- Wat is een hiërarchisch model?50 XP
- Voorbeelden van hiërarchische gegevenssets100 XP
- Studentgegevens op meerdere niveaus100 XP
- Meerdere niveaus verkennen: Klassen en scholen100 XP
- Onderdelen van een regressie50 XP
- Intercepts100 XP
- Helling en multiple regression100 XP
- Random-effects in regressies met schoolgegevens50 XP
- Intercepts met random effects100 XP
- Random-effect hellingen100 XP
- Een schoolmodel bouwen100 XP
- Het schoolmodel interpreteren100 XP
2
Lineaire mixed-effects-modellen
Dit hoofdstuk is een introductie tot lineaire mixed-effects-modellen. Het behandelt verschillende typen random effects, legt uit hoe je de resultaten van lineaire mixed-effects-modellen interpreteert, en bespreekt verschillende methoden voor statistische inferentie met mixed-effects-modellen aan de hand van misdaaddata uit Maryland.
3
Gegeneraliseerde lineaire mixed-effects-modellen
Dit hoofdstuk breidt lineaire mixed-effects-modellen uit met niet-normale fouttermen via gegeneraliseerde lineaire mixed-effects-modellen. Door het model aan te passen met een niet-normale foutterm kun je meer soorten data met niet-lineaire responsen modelleren. Na een herhaling van generalized linear models onderzoekt het hoofdstuk binomiale data en teldata in de context van mixed-effects-modellen.
4
Repeated measures
Dit hoofdstuk laat zien hoe repeated-measures-analyse een speciaal geval is van mixed-effects-modellering. Het hoofdstuk begint met een herhaling van gepaarde t-toetsen en repeated measures-ANOVA. Daarna gebruikt het een lineair mixed-effects-model om slaapstudie-data te onderzoeken. Tot slot gebruikt het een gegeneraliseerd lineair mixed-effects-model om haatmisdaaddata uit de staat New York in de tijd te bestuderen.
R
Hiërarchische en Mixed-Effects-modellen in R
Cursus
voltooid
