Tidyverse 的数据建模

在本课程中，您将学习如何使用数据进行建模。模型用于刻画关注的结果变量与一组解释/预测变量之间的关系。此类模型既可用于解释目的，例如："知道教授的年龄是否有助于解释其教学评分？"，也可用于预测目的，例如："仅根据房屋的面积和状况，能多准确地预测房价？" 您将运用 tidyverse 技能来构建并解读这些模型。课程以线性回归为核心——这是一种最常用且易于理解的建模方法。此类建模方法与思维广泛应用于统计学、因果推断、机器学习和人工智能等领域。