R'de Regression Analysis Fundamentals

Değişkenler arasındaki ilişkileri anlamak veri bilimi ve istatistiksel analizin temel taşıdır.Bu ders, sonuçları tahmin etmek ve eğilimleri açıklamak için gerekli araç olan regression'i öğrenmek için yeni başlayanlara net bir yol sağlar. Basit veri keşfinden hareket ederek, harekete geçirilebilir içgörü sağlayan güçlü modeller oluşturmayı öğreneceksiniz. Gerçek dünya senaryolarıyla egzersiz yaparak, bir değişkenin diğerini nasıl etkilediğini ölçme ve belirli olayların olasılığını belirleme yeteneğini geliştireceksiniz Bu metin tabanlı müfredat sayesinde, aşağıdakileri başaracaksınız: - Doğrusal ve lojistik gerilemenin temel ilkelerini anlamak. - Modern R sintaksi ve Tidyverse ilkelerini kullanarak veri kümelerine istatistiksel modeller uygulayın. - Tarihsel verilere dayalı sürekli ve kategorik sonuçları tahmin edin. - R-kare ve kalıntı analizi gibi metrikleri kullanarak model performansını ölçün. - Sonuçlarınızın istatistiksel olarak sağlam olduğunu garanti etmek için ortak modelleme sorunlarını teşhis edin. - Farklı değişkenlerin etkisini açıklamak için model katsayılarını yorumlayın. Kurs, pratik uygulama ve modern model değerlendirme tekniklerine geçmeden önce önemli terminoloji ve regresyonun matematiksel temelleriyle başlar. Model çıktılarını düzenlemek için broom paketi de dahil olmak üzere çağdaş iş akışlarını kullanmayı öğrenerek analizinizin verimli ve tekrarlanabilir olmasını sağlayabilirsiniz. Bu ders, R'yi temel anlayan ve istatistiksel modelleme temellerini öğrenmek isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Gerileme ile ilgili önceden bir deneyim gerekmez. Tahmin edici analiz ve veri modelleme yolculuğunuza bugün başlayın.