Ana içeriğe atla

Kurs

R'de Orta Düzey Regresyon

Orta SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 11.2025

Birden fazla açıklayıcı değişkenle doğrusal ve lojistik regresyon yapmayı öğrenin.

Kursa Ücretsiz Başlayın

RProbability & Statistics

4 sa

14 video

50 Egzersiz

4,150 XP

35,093

Başarı Belgesi

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?

İşletmeler için deneyin

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.

Önkoşullar

Introduction to Regression in R

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 regresyonu

Paralel eğimli doğrusal regresyonu uydurma

Paralel eğimler katsayılarını yorumlamak

Her bir açıklayıcı değişkeni görselleştirme

Paralel eğimleri görselleştirme

Paralel eğimleri tahmin etme

Paralel eğimli bir modelle tahmin yapma

Tahminleri elle hesaplama

Model performansını değerlendirme

Belirleme katsayılarını karşılaştırma

Artık standart hatayı (RSE) karşılaştırma

Bölümü Başlat

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.

Her kategori için modeller

Kategori başına bir model

Birden çok modeli tahmin etme

Birden fazla modeli görselleştirme

Model performansını değerlendirme

Etkileşimli tek bir model

Etkileşimi belirtme

Anlaşılabilir katsayılarla etkileşimler

Etkileşimlerle tahmin yapmak

Etkileşimlerle tahmin yapma

Etkileşimlerle tahminleri elle hesaplama

Simpson Paradoksu

eBay açık artırmalarını modelleme

Her açık artırma türünü modelleme

Bölümü Başlat

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.

İki sayısal açıklayıcı değişken

3B görselleştirmeler

2 sayısal açıklayıcı değişkenle modelleme

Etkileşimi dahil etmek

2'den fazla açıklayıcı değişken

Birçok değişkeni görselleştirme

Farklı etkileşim düzeyleri

Yeniden tahmin

Doğrusal regresyon nasıl çalışır

Kareler toplamı

Doğrusal regresyon algoritması

Bölümü Başlat

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.

Çoklu lojistik regresyon

Birden çok açıklayıcı değişkeni görselleştirme

2 açıklayıcı değişkenle lojistik regresyon

Lojistik regresyon tahmini

Karmaşıklık matrisi

Lojistik dağılım

Kümülatif dağılım fonksiyonu

Ters kümülatif dağılım fonksiyonu

binomial family argümanı

Lojistik dağılım parametreleri

Lojistik regresyon nasıl çalışır

Olabilirlik ve log-olabilirlik

Lojistik regresyon algoritması

Bölümü Başlat

R'de Orta Düzey Regresyon

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve R'de Orta Düzey Regresyon eğitimine başlayın!

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.