Bu kursları tamamladıktan sonra profesyonel görselleştirmeler ve panolar oluşturma konusunda kendime güveniyorum
Shoebur RahmanSatın Alma Uzmanı, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Bu kurs, doğrusal regresyonlarda eğim ve sabit terimlerin (intercept) gözden geçirilmesiyle başlar ve ardından rastgele etkiler konusuna geçer. Bir rastgele etkinin ne olduğunu ve verilerini modellemek için nasıl kullanılacağını öğreneceksin. Sonrasında kurs, doğrusal karma etkili regresyonları ele alır. Bu güçlü modeller, standart bir doğrusal regresyona göre daha karmaşık yapıya sahip verileri keşfetmene olanak tanır. Ardından genelleştirilmiş doğrusal karma etkili regresyonlar öğretilir. Genelleştirilmiş doğrusal karma etkili modeller, ikili yanıtlar ve sayım verileri de dahil olmak üzere daha fazla veri türünü modellemene imkan verir. Son olarak kurs, yinelenen ölçümler analizini karma etkili modellemenin özel bir durumu olarak ele alır. Bu tür veriler, denekler zaman içinde takip edildiğinde ve belirli aralıklarla ölçümler toplandığında ortaya çıkar. Kurs boyunca, karma etkili modeller kullanarak gerçek verilerle ilgi çekici soruları yanıtlayacaksın.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
Hiyerarşik ve Karma Modellere Genel Bakış ve Giriş
İlk bölüm, ne zaman karma etkili bir model kullanılacağını bir örnekle gösterir ve bir regresyonun bileşenlerini açıklar. Ayrıca, karma etkileri göstermek için iç içe geçmiş yapıya sahip bir öğrenci test skoru veri kümesini inceler.
- Hiyerarşik model nedir?50 XP
- Hiyerarşik veri kümelerine örnekler100 XP
- Çok seviyeli öğrenci verileri100 XP
- Birden çok düzeyi keşfetmek: Sınıflar ve okullar100 XP
- Bir regresyonun parçaları50 XP
- Kesimler (Intercepts)100 XP
- Eğimler ve çoklu regresyon100 XP
- Okul verileriyle regresyonlarda rassal etkiler50 XP
- Rastgele etki kesişimleri100 XP
- Rastgele-etki eğimleri100 XP
- Okul modelini kurma100 XP
- Okul modelini yorumlama100 XP
2
Doğrusal Karma Etkili Modeller
Bu bölüm, doğrusal karma etkili modellere bir giriş sunar. Farklı rastgele etki türlerini ele alır, doğrusal karma etkili modellerin sonuçlarını nasıl yorumlayacağını açıklar ve Maryland suç verilerini kullanarak karma etkili modellerle istatistiksel çıkarım için farklı yöntemleri gözden geçirir.
3
Genelleştirilmiş Doğrusal Karma Etkili Modeller
Bu bölüm, doğrusal karma etkili modelleri genelleştirerek normal olmayan hata terimlerini de içeren genelleştirilmiş doğrusal karma etkili modellere genişletir. Modele normal olmayan bir hata terimi ekleyerek, doğrusal olmayan yanıtları olan daha fazla veri türünü modelleyebilirsin. Genelleştirilmiş doğrusal modellere kısa bir göz attıktan sonra, bölüm karma etkili modeller bağlamında binom verileri ve sayım verilerini inceler.
4
Yinelenen Ölçümler
Bu bölüm, yinelenen ölçümler analizinin karma etkili modellemenin özel bir durumu olduğunu gösterir. Bölüm, eşleştirilmiş t-testleri ve yinelenen ölçümler ANOVA'sını gözden geçirerek başlar. Sonraki adımda, uyku çalışması verilerini incelemek için doğrusal bir karma etkili model kullanılır. Son olarak, zaman içinde New York eyaletine ait nefret suçu verilerini incelemek için genelleştirilmiş doğrusal bir karma etkili model kullanılır.
R
R'da Hiyerarşik ve Karma Etkili Modeller
Kurs
Tamamlandı
