Регрессионный анализ и предсказуемое моделирование с R

Данные ценны только в той степени, в какой вы можете извлечь из них полезные выводы. Прогностическое моделирование позволяет предсказывать тенденции и принимать решения на основе данных, понимая взаимосвязи между переменными. В этом курсе вы пройдете путь от понимания основных статистических понятий до создания надежных моделей предсказания с использованием языка программирования R. Вы освоите основы регрессионного анализа, научитесь проверять предположения модели и применять эти методы к наборам данных с использование современных рабочих процессов R. Что вы узнаете: - Понять основные понятия прогнозного моделирования и статистической регрессии - Построение и интерпретация простых и множественных моделей линейной регрессии в R - Оценка соответствия модели с использованием R-квадрат, остаточного анализа и диагностических графиков - Выявление и решение общих проблем моделирования, таких как мультиколинейность - Применять современные рабочие процессы tidyverse и tidymodels для подготовки и моделирования чистых данных - Изучение основных методов классификации для категориальных результатов Курс начинается с основной терминологии и математических основ регрессии, а затем вы пройдете письменные объяснения и практические фрагменты кода R. Вы пройдете от простых двумерных отношений до сложных многомерных моделей и основных рабочих процессов классификации. Этот курс предназначен для начинающих в науке данных, бизнес-аналитиков и студентов, которые хотят построить прочный фундамент в предсказательной аналитике. Не требуется предыдущий опыт работы с R или продвинутой статистикой. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть предсказательную силу ваших данных.