After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Doğrusal regresyon ve lojistik regresyon, en yaygın kullanılan iki istatistiksel modeldir ve veri kümelerinde gizli kalan bilgilerin kilidini açan anahtarlar gibidir. Bu kurs, "R'de Regresyona Giriş"te edindiğin becerilerin üzerine inşa edilerek, birden çok açıklayıcı değişkenle doğrusal ve lojistik regresyonu kapsar. Uygulamalı egzersizlerle, gerçek dünya veri kümelerinde (Tayvan konut fiyatları, müşteri ayrılma modellemesi ve daha fazlası) değişkenler arasındaki ilişkileri keşfedeceksin. Kursun sonunda, bir modele birden çok açıklayıcı değişken eklemeyi, değişkenler arası etkileşimlerin tahminleri nasıl etkilediğini ve doğrusal ile lojistik regresyonun nasıl çalıştığını bileceksin.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
Paralel Eğimler
Doğrusal regresyon becerilerini, bir sayısal ve bir kategorik açıklayıcı değişken içeren "paralel eğimler" regresyonuna genişlet. Bu, çoklu doğrusal regresyona hâkim olma yolunda ilk adımdır.
- Paralel eğimler doğrusal regresyonu50 XP
- Paralel eğimli doğrusal regresyonu uydurma100 XP
- Paralel eğimler katsayılarını yorumlamak100 XP
- Her bir açıklayıcı değişkeni görselleştirme100 XP
- Paralel eğimleri görselleştirme100 XP
- Paralel eğimleri tahmin etme50 XP
- Paralel eğimli bir modelle tahmin yapma100 XP
- Tahminleri elle hesaplama100 XP
- Model performansını değerlendirme50 XP
- Belirleme katsayılarını karşılaştırma100 XP
- Artık standart hatayı (RSE) karşılaştırma100 XP
2
Etkileşimler
Açıklayıcı değişkenler arasındaki etkileşimlerin etkisini keşfet. Etkileşimleri dikkate almak, daha gerçekçi ve daha iyi öngörü gücüne sahip modeller kurmanı sağlar. Ayrıca Simpson Paradoksu'yla da ilgileneceksin: birden fazla açıklayıcı değişken olduğunda ortaya çıkan sezgiye aykırı bir sonuç.
3
Çoklu Doğrusal Regresyon
Modelleme ve özellikle doğrusal regresyon, ikiden fazla açıklayıcı değişkenle çalışmayı nasıl kolaylaştırır, gör. Doğrusal regresyon modellerini kurmayı öğrendikten sonra, kendi doğrusal regresyon algoritmanı uygulayacaksın.
4
Çoklu Lojistik Regresyon
Lojistik regresyon becerilerini birden çok açıklayıcı değişkene genişlet. Bu regresyon türünün temelini oluşturan lojistik dağılımı anla. Son olarak, kendi lojistik regresyon algoritmanı uygula.
R
R'de Orta Düzey Regresyon
Kurs
Tamamlandı
