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Curso

Modelos Lineares Generalizados em R

IntermediárioNível de habilidade

Atualizado 08/2024

O curso Modelo Linear Generalizado amplia sua caixa de ferramentas de regressão para incluir regressão logística e de Poisson.

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Descrição do curso

A regressão linear é um verdadeiro coringa da estatística, mas não dá conta de alguns tipos de dados mais complexos. Um modelo linear generalizado (GLM) amplia a regressão linear para incluir distribuições não normais, como dados binomiais e de contagem. Ao longo deste curso, você vai ampliar seu conjunto de ferramentas de data science para incluir GLMs em R. Ao aprender sobre GLMs, você verá como ajustar dados binomiais com regressão logística e dados de contagem com regressão de Poisson. Você também vai aprender a interpretar esses resultados e a visualizá-los com ggplot2.

Pré-requisitos

Intermediate Regression in R

1

GLMs, an extension of your regression toolbox

This chapter teaches you how generalized linear models are an extension of other models in your data science toolbox. The chapter also uses Poisson regression to introduce generalize linear models.

Limitations of linear models

Assumptions of linear models

Refresher on fitting linear models

Poisson regression

Fitting a Poisson regression in R

Comparing linear and Poisson regression

Intercepts-comparisons versus means

Basic lm() functions with glm()

Applying summary(), print(), and tidy() to glm

Extracting coefficients from glm()

Predicting with glm()

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2

Logistic Regression

This chapter covers running a logistic regression and examining the model outputs.

Overview of logistic regression

Fitting a logistic regression

Examining & interpreting logistic regression outputs

Bernoulli versus binomial distribution

Bernoulli versus binomial

Simulating binary data

Long-form logistic regression input

Wide-form input logistic regression

Comparing logistic regression outputs

Link functions-Probit compared to logit

Probit versus logit

Fitting probits and logits

Simulating a logit

Simulating a probit

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3

Interpreting and visualizing GLMs

This chapter teaches you about interpreting GLM coefficients and plotting GLMs using ggplot2.

Poisson regression coefficients

Poisson link

lm vs. Poisson coefficients

Plotting Poisson regression

Poisson regression plotting

Understanding output from logistic regression

Understanding odds ratios

Extracting and interpreting odds-ratios

Odds-ratios & confidence intervals in the Tidyverse

ggplot2 and binomial regression

Default trend lines

Methods for trend lines

Comparing probits and logits

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4

Multiple regression with GLMs

In this chapter, you will learn how to do multiple regression with GLMs in R.

Multiple logistic regression

Fitting a multiple logistic regression

Building two models

Comparing regression outputs

Comparing variable order

Formulas in R

Multiple slopes

Multiple intercepts

Assumptions of multiple logistic regression

Simpson's paradox

Non-linear logistic regression

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Modelos Lineares Generalizados em R

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