Линейная регрессия в R для данных общественного здравоохранения

Понимание факторов, влияющих на результаты общественного здравоохранения, имеет решающее значение для эффективного вмешательства и разработки политики. Этот курс снабжает вас основными навыками применения линейной регрессии, мощного статистического инструмента, к наборам данных общественного здоровья в реальном мире с использованием языка программирования R. Вы превратитесь из новичка в статистическом моделировании в человека, способного строить и интерпретировать прогностические модели для явлений, связанных со здоровьем. Что вы узнаете: * Изучить основные понятия линейной регрессии, включая допущения и интерпретацию * Применять основы программирования R для загрузки, очистки и манипулирования данными, относящимися к исследованиям в области общественного здравоохранения * Построение простых и множественных моделей линейной регрессии с использованием статистических возможностей R * Оценка производительности модели и диагностика общих проблем, таких как гетероскедастичность или мультиколлинеарность * интерпретировать коэффициенты регрессии и статистическую значимость в контексте исследований в области общественного здравоохранения; * Практикуются современные методы обработки данных в R с использованием пакета `tidyverse` для эффективной подготовки данных * Эффективно доводить результаты до сведения заинтересованных сторон с помощью четких, воспроизводимых отчетов, использующих код R Курс начинается с основных статистических концепций и основ R, через построение и проверку моделей линейной регрессии, до интерпретации результатов для практических знаний в области общественного здравоохранения. Вы будете читать объяснения и практиковать структурированные упражнения. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих в статистическом моделировании и программировании R, включая студентов, исследователей и специалистов в области общественного здравоохранения, которые хотят анализировать данные о здоровье. Не требуется предварительных знаний статистики или программирования. Начните свое путешествие в количественный анализ общественного здравоохранения сегодня.