Analiza regresji i modelowanie predykcyjne z R

Dane są tak cenne, jak wnioski, które można z nich wyciągnąć.Modelowanie predykcyjne pozwala przewidywać trendy i podejmować decyzje oparte na danych, dzięki zrozumieniu relacji między zmiennymi. W tym kompleksowym kursie przejdziesz od zrozumienia podstawowych pojęć statystycznych do budowania solidnych modeli predykcyjnych za pomocą języka programowania R. Opanujesz podstawy analizy regresji, nauczysz się sprawdzać założenia modelu i stosować te techniki do zbiorów danych za pomoca nowoczesnych przepływów pracy R. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia modelowania predykcyjnego i regresji statystycznej - Buduj i interpretuj proste i wielokrotne modele regresji liniowej w R - Oceń dopasowanie modelu za pomocą R-kwadratu, analizy resztkowej i wykresów diagnostycznych - Zidentyfikuj i rozwiąż typowe problemy z modelowaniem, takie jak wielokoliniarność - Zastosuj nowoczesne przepływy pracy tidyverse i tidymodels do czystego przygotowania i modelowania danych - Poznaj podstawowe techniki klasyfikacji dla wyników kategorycznych Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii i matematycznych podstaw regresji, zanim przeprowadzi Cię przez pisemne wyjaśnienia i praktyczne fragmenty kodu R. Przejdziesz od prostych relacji dwuwymiarowych do złożonych modeli wielowymiarowych i podstawowych przepływów pracy klasyfikacyjnych. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w dziedzinie nauki o danych, analityków biznesowych i studentów, którzy chcą zbudować solidne podstawy w zakresie analizy predykcyjnej.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z R lub zaawansowanymi statystykami. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc predykcyjną swoich danych.