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Página inicialRIntermediate Regression in R

Intermediate Regression in R

Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.

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4 Horas14 Videos50 Exercicios
23.714 AprendizesTrophyDeclaração de Realização

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Descrição do Curso

Linear regression and logistic regression are the two most widely used statistical models and act like master keys, unlocking the secrets hidden in datasets. This course builds on the skills you gained in "Introduction to Regression in R", covering linear and logistic regression with multiple explanatory variables. Through hands-on exercises, you’ll explore the relationships between variables in real-world datasets, Taiwan house prices and customer churn modeling, and more. By the end of this course, you’ll know how to include multiple explanatory variables in a model, understand how interactions between variables affect predictions, and understand how linear and logistic regression work.
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  1. 1

    Parallel Slopes

    Grátis

    Extend your linear regression skills to "parallel slopes" regression, with one numeric and one categorical explanatory variable. This is the first step towards conquering multiple linear regression.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Parallel slopes linear regression
    50 xp
    Fitting a parallel slopes linear regression
    100 xp
    Interpreting parallel slopes coefficients
    100 xp
    Visualizing each explanatory variable
    100 xp
    Visualizing parallel slopes
    100 xp
    Predicting parallel slopes
    50 xp
    Predicting with a parallel slopes model
    100 xp
    Manually calculating predictions
    100 xp
    Assessing model performance
    50 xp
    Comparing coefficients of determination
    100 xp
    Comparing residual standard error
    100 xp
  2. 3

    Multiple Linear Regression

    See how modeling, and linear regression in particular, makes it easy to work with more than two explanatory variables. Once you've mastered fitting linear regression models, you'll get to implement your own linear regression algorithm.

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Colaboradores

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Maggie Matsui
Richie Cotton HeadshotRichie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

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