Chuyển đến nội dung chính

Khóa học

Suy luận cho hồi quy tuyến tính trong R

Nâng caoTrình độ kỹ năng

Đã cập nhật tháng 12, 2021

Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí

RProbability & Statistics4 giờ15 video59 Bài tập4,650 XP15,736Giấy Chứng Nhận Thành Tích

Tạo tài khoản miễn phí

hoặc

Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Được yêu thích bởi học viên tại hàng nghìn công ty

Đào tạo 2 người trở lên?

Thử DataCamp for Business

Mô tả khóa học

Trước đây, bạn đã học các kiến thức nền tảng về suy luận thống kê và mô hình tuyến tính; bước tiếp theo là kết hợp chúng lại. Khóa học này giúp bạn suy nghĩ về việc các mẫu khác nhau có thể tạo ra các mô hình tuyến tính khác nhau như thế nào, với mục tiêu là hiểu mô hình quần thể cơ bản. Từ mô hình tuyến tính ước lượng, bạn sẽ học cách tạo khoảng ước lượng cho kích thước hiệu ứng và cách xác định xem hiệu ứng có ý nghĩa thống kê hay không. Khoảng dự đoán cho biến phản hồi sẽ được so sánh với ước lượng của phản hồi trung bình. Xuyên suốt khóa học, bạn sẽ thực hành nhiều hơn với các gói dplyr và ggplot2, và bạn sẽ học về gói broom để “dọn dẹp” mô hình; cả ba gói này đều vô cùng hữu ích trong khoa học dữ liệu.

Điều kiện tiên quyết

Foundations of Inference in R Intermediate Regression in R

1

Inferential ideas

In the first chapter, you will understand how and why to perform inferential (instead of descriptive only) analysis on a regression model.

Variability in regression lines

Regression output: example I

First random sample, second random sample

Superimpose lines

Research question

Regression hypothesis

Variability of coefficients

Original population - change sample size

Hypothetical population - less variability around the line

Hypothetical population - less variability in x direction

What changes the variability of the coefficients?

Bắt Đầu Chương

2

Simulation-based inference for the slope parameter

In this chapter you will learn about the ideas of the sampling distribution using simulation methods for regression models.

Simulation-based Inference

Null sampling distribution of the slope

SE of the slope

Inference on slope

Simulation-based CI for slope

Bootstrapping the data

SE method - bootstrap CI for slope

Percentile method - bootstrap CI for slope

Inference from randomization and bootstrapped distributions

Bắt Đầu Chương

3

t-Based Inference For the Slope Parameter

In this chapter you will learn about how to use the t-distribution to perform inference in linear regression models. You will also learn about how to create prediction intervals for the response variable.

Mathematical approximation

How do the theoretical results play a role?

t-statistic

Working with R-output (1)

Working with R-output (2)

Comparing randomization inference and t-inference

Intervals in regression

CI using t-theory

Comparing randomization CIs and t-based CIs

Different types of intervals

Confidence intervals for the average response at specific values

Confidence intervals for the average response for all observations

Prediction intervals for the individual response

Bắt Đầu Chương

4

Technical Conditions in linear regression

Additionally, you will consider the technical conditions that are important when using linear models to make claims about a larger population.

Technical conditions for linear regression

Violation of LINE conditions (1)

Violation of LINE conditions (2)

Using residuals (1)

Using residuals (2)

Why do we need the LINE assumptions?

Effect of an outlier

Estimation with and without outlier

Inference with and without outlier (t-test)

Inference with and without outlier (randomization)

Moving forward when model assumptions are violated

Adjusting for non-linear relationship

Adjusting for non-constant errors

Adjusting for non-normal errors

Bắt Đầu Chương

5

Building on Inference in Simple Linear Regression

This chapter covers topics that build on the basic ideas of inference in linear models, including multicollinearity and inference for multiple regression models.

Inference on transformed variables

Transformed model

Interpreting transformed coefficients

Multicollinearity

LA Homes, multicollinearity (1)

LA Homes, multicollinearity (2)

LA Homes, multicollinearity (3)

Multiple linear regression

Inference on coefficients

Interpreting coefficients

Bắt Đầu Chương

Suy luận cho hồi quy tuyến tính trong R

Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng Ký Ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Suy luận cho hồi quy tuyến tính trong R ngay hôm nay!

Tạo tài khoản miễn phí

hoặc

Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.