Регрессионный анализ в R для статистики и машинного обучения

Понимание взаимосвязи между переменными является краеугольным камнем науки о данных, бизнес-прогнозирования и научных исследований. Этот текстовый курс поможет вам освоить основы регрессионного анализа, ликвидируя разрыв между классической статистикой и современным машинным обучением. Вы перейдете от понимания основных корреляций к созданию, диагностическому тестированию и развертыванию надежных моделей предсказания с использованием R. С помощью четких письменных объяснений и практических примеров кода R вы узнаете, как справляться с проблемами реальных данных, такими как мультиколинейность и нелинейные отношения. К концу этого курса вы будете уверены в выборе правильной модели регрессии для ваших данных, проверять ее предположения и интерпретировать результаты с научной точностью. Что вы узнаете: - Изучите основные понятия простой и множественной линейной регрессии. - Построение и интерпретация регрессионных моделей обычных наименьших квадратов (OLS) в R. - диагностика и решение общих проблем моделей, таких как мультиколинейность и гетероскедастичность. - Применение методов регуляризованной регрессии, включая методы Риджа и Лассо, для предотвращения перекрестного сопоставления. - Реализация современных рабочих процессов регрессии машинного обучения с использованием экосистемы tidymodels. - оценка эффективности модели с использованием перекрестной проверки и прогнозных показателей. Курс начинается с основных статистических определений и базовой корреляции, а затем систематически проходит через линейную, логистическую и продвинутую технику регрессии машинного обучения. Вы прочитаете пошаговые реализации кода и научитесь интерпретировать статистические выходы для применения в реальном мире. Этот курс предназначен для начинающих, начинающих ученых и исследователей, которые хотят получить прочную основу в регрессионном анализе с использованием R. Не требуется предварительного опыта моделирования, хотя полезно базовое знание синтаксиса R. Начните освоение регрессионного анализа, чтобы получить более глубокий анализ данных уже сегодня.