Прикладной анализ данных: регрессия и смешанные модели

Понимание взаимосвязей в реальных данных требует перехода от простой корреляции к методам структурированного моделирования. Этот курс познакомит вас с современным статистическим моделированием, начиная с основных концепций и ведущих вас через линейную регрессию и продвинутые рамки смешанных эффектов для сложных наборов данных. Что вы узнаете: Понимание ключевой статистической терминологии, предположений модели и основных концепций регрессии. Создание моделей линейной и множественной регрессий для оценки структурированных данных. Анализ повторяющихся мер и продольных данных точно по группам субъектов. Применение моделей смешанных эффектов для учета фиксированной и случайной вариации. Модернизируйте свои статистические рабочие процессы, используя структурированные методы проверки. Путь обучения начинается с основных определений, прежде чем исследовать регрессионные рамки через четкий письменный текст и практические примеры. Разработан для начинающих и работающих аналитиков, желающих расширить свои аналитические навыки, не требуется предварительного продвинутого математического анализа. Зарегистрируйтесь сейчас, чтобы укрепить свои методы анализа данных и мастер-регрессионного моделирования.