Ga naar hoofdinhoud
HomeR

Cursus

Intermediary Regression in R

GemiddeldVaardigheidsniveau
Bijgewerkt 11-2025
Leer lineaire en logistische regressie doen met meerdere verklarende variabelen.
Start Cursus Kosteloos
RProbability & Statistics
4 u
14 videos
50 Opdrachten
4,150 XP
35,093
Bewijs van Prestatie

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Group

Een team trainen?

Probeer voor bedrijven

Cursusbeschrijving

Lineaire regressie en logistische regressie zijn de twee meest gebruikte statistische modellen en werken als loper-sleutels die de geheimen in gegevenssets ontsluiten. Deze cursus bouwt voort op de vaardigheden uit "Introduction to Regression in R" en behandelt lineaire en logistische regressie met meerdere verklarende variabelen. Met praktische oefeningen onderzoek je relaties tussen variabelen in echte gegevenssets, zoals huizenprijzen in Taiwan en klantverloopmodellering, en meer. Aan het einde van deze cursus weet je hoe je meerdere verklarende variabelen in een model opneemt, begrijp je hoe interacties tussen variabelen voorspellingen beïnvloeden, en begrijp je hoe lineaire en logistische regressie werken.

Vereisten

Introduction to Regression in R
1

Parallelle hellingen

Breid je vaardigheden in lineaire regressie uit naar regressie met "parallelle hellingen", met één numerieke en één categorische verklarende variabele. Dit is de eerste stap richting het beheersen van meervoudige lineaire regressie.
Hoofdstuk beginnen
2

Interacties

Onderzoek het effect van interacties tussen verklarende variabelen. Door interacties mee te nemen, maak je realistischere modellen met vaak betere voorspellende kracht. Je behandelt ook de Paradox van Simpson: een niet‑intuïtief resultaat dat kan optreden bij meerdere verklarende variabelen.
Hoofdstuk beginnen
3

Meervoudige lineaire regressie

Zie hoe modelleren — en lineaire regressie in het bijzonder — het eenvoudig maakt om met meer dan twee verklarende variabelen te werken. Zodra je het fitten van lineaire regressiemodellen beheerst, implementeer je je eigen lineaire regressie-algoritme.
Hoofdstuk beginnen
4

Meervoudige logistische regressie

Breid je vaardigheden in logistische regressie uit naar meerdere verklarende variabelen. Begrijp de logistische verdeling, de basis van deze regressievorm. Tot slot implementeer je je eigen logistische regressie-algoritme.
Hoofdstuk beginnen
Intermediary Regression in R
Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf je nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Intermediary Regression in R!

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.

Download on the App StoreGet it on Google Play