After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic là hai mô hình thống kê được dùng rộng rãi nhất, như chiếc chìa khóa vạn năng mở ra những bí mật ẩn trong dữ liệu. Trong khóa học này, bạn sẽ rèn kỹ năng để xây dựng các mô hình hồi quy tuyến tính và logistic đơn giản. Qua các bài tập thực hành, bạn sẽ khám phá mối quan hệ giữa các biến trong những bộ dữ liệu thực tế, bao gồm bồi thường bảo hiểm xe cơ giới, giá nhà ở Đài Loan, kích thước cá, và nhiều hơn nữa. Kết thúc khóa học, bạn sẽ biết cách dự đoán từ dữ liệu của mình, định lượng hiệu quả mô hình và chẩn đoán các vấn đề về độ khớp của mô hình.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Hồi quy tuyến tính đơn
Bạn sẽ học các kiến thức cơ bản về mô hình thống kê phổ biến này: hồi quy là gì, và hồi quy tuyến tính khác hồi quy logistic ra sao. Tiếp đó, bạn sẽ học cách khớp các mô hình hồi quy tuyến tính đơn với biến giải thích dạng số và dạng phân loại, và cách mô tả mối quan hệ giữa biến phản hồi và biến giải thích thông qua các hệ số của mô hình.
- Câu chuyện của hai biến50 XP
- Biến phản hồi là biến nào?50 XP
- Trực quan hóa hai biến100 XP
- Ước lượng một mô hình hồi quy tuyến tính50 XP
- Ước lượng hệ số chặn (intercept)50 XP
- Ước lượng hệ số góc50 XP
- Hồi quy tuyến tính với lm()100 XP
- Biến giải thích dạng phân loại50 XP
- Trực quan hóa số vs. phân loại100 XP
- Tính trung bình theo nhóm danh mục100 XP
- lm() với biến giải thích phân loại100 XP
2
Dự đoán và đối tượng mô hình
Trong chương này, bạn sẽ khám phá cách dùng mô hình hồi quy tuyến tính để dự đoán giá nhà ở Đài Loan và lượt nhấp quảng cáo Facebook. Bạn cũng sẽ mở rộng kỹ năng hồi quy khi trực tiếp làm việc với các đối tượng mô hình, hiểu khái niệm "hồi quy về giá trị trung bình" (regression to the mean), và học cách biến đổi các biến trong một bộ dữ liệu.
3
Đánh giá độ khớp mô hình
Trong chương này, bạn sẽ học cách đặt câu hỏi về mô hình của mình để đánh giá độ khớp. Bạn sẽ học cách định lượng mức độ mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp với dữ liệu, chẩn đoán vấn đề của mô hình bằng trực quan hóa, và hiểu độ đòn bẩy (leverage) và mức ảnh hưởng của từng quan sát dùng để xây dựng mô hình.
4
Hồi quy logistic đơn
Học cách khớp các mô hình hồi quy logistic. Với dữ liệu thực tế, bạn sẽ dự đoán khả năng một khách hàng đóng tài khoản ngân hàng dưới dạng xác suất thành công và tỉ số odds (odds ratio), và định lượng hiệu quả mô hình bằng ma trận nhầm lẫn.
R
Nhập môn Hồi quy bằng R
Hoàn
thành khóa học
