After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Cursusbeschrijving
Lineaire regressie en logistische regressie zijn de twee meest gebruikte statistische modellen en werken als loper, waarmee je de geheimen in gegevenssets ontsluit. In deze course bouw je voort op de vaardigheden uit "Introduction to Regression in Python with statsmodels", terwijl je leert over lineaire en logistische regressie met meerdere verklarende variabelen. Met hands-on oefeningen onderzoek je relaties tussen variabelen in gegevens uit de echte wereld, zoals huizenprijzen in Taiwan en churn-modellering van klanten, en meer. Aan het einde van deze course weet je hoe je meerdere verklarende variabelen in een model opneemt, ontdek je hoe interacties tussen variabelen voorspellingen beïnvloeden en begrijp je hoe lineaire en logistische regressie werken.
Vereisten
Curriculum
Cursusoverzicht
1
Parallelle hellingen
Brei voort op je lineaire-regressievaardigheden met parallelle-hellingen-regressie, met één numerieke en één categorische verklarende variabele. Dit is de eerste stap richting het beheersen van meervoudige lineaire regressie.
- Lineaire regressie met parallelle hellingen50 XP
- Een lineaire regressie met parallelle hellingen fitten100 XP
- Coëfficiënten van parallelle hellingen interpreteren100 XP
- Elke verklarende variabele visualiseren100 XP
- Parallelle hellingen visualiseren100 XP
- Parallelle hellingen voorspellen50 XP
- Voorspellen met een parallelle-hellingenmodel100 XP
- Voorspellingen van een parallelle hellingen-model visualiseren100 XP
- Voorspellingen handmatig berekenen100 XP
- De modelprestatie beoordelen50 XP
- Determinatiecoëfficiënten vergelijken100 XP
- Reststandaardfout vergelijken100 XP
2
Interactie-effecten
Verken het effect van interacties tussen verklarende variabelen. Rekening houden met interacties leidt tot realistischer modellen met vaak meer voorspellende kracht. Je gaat ook aan de slag met de paradox van Simpson: een niet-intuïtief resultaat dat kan optreden wanneer je meerdere verklarende variabelen hebt.
3
Meervoudige lineaire regressie
Ontdek hoe modelleren en lineaire regressie het gemakkelijk maken om met meer dan twee verklarende variabelen te werken. Zodra je het fitten van lineaire-regressiemodellen onder de knie hebt, ga je je eigen lineaire-regressie-algoritme implementeren.
4
Meervoudige logistische regressie
Brei je logistische-regressievaardigheden uit naar meerdere verklarende variabelen. Je leert ook over de logistische verdeling, die aan deze vorm van regressie ten grondslag ligt, voordat je je eigen logistische-regressie-algoritme implementeert.
Gemiddelde regressie met statsmodels in Python
Cursus
voltooid
