After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
课程介绍
线性回归是统计学中的常用工具，但无法处理某些复杂数据。广义线性模型（GLM）在此基础上扩展，能适用于包括二项分布和计数数据在内的非正态分布。在本课程中，您将把 R 中的 GLM 纳入您的数据科学工具箱。作为学习 GLM 的一部分，您将学习如何使用逻辑回归拟合二项数据，以及使用 Poisson 回归拟合计数数据。您还将学习如何理解这些结果，并使用 ggplot2 进行可视化。
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
GLM：扩展您的回归工具箱
本章将讲解广义线性模型如何作为您数据科学工具箱中其他模型的扩展。章节还将通过 Poisson 回归引出广义线性模型。
2
逻辑回归
本章将介绍如何运行逻辑回归并检查模型输出。
3
GLM 的解读与可视化
本章将讲解如何解读 GLM 系数，并使用 ggplot2 对 GLM 进行绘图。
4
GLM 的多元回归
本章将带您学习如何在 R 中使用 GLM 进行多元回归。
R
R 中的广义线性模型
课程完成
