Regressão intermediária no R
Aprenda a realizar regressão linear e logística com múltiplas variáveis explicativas.
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Descrição do Curso
A regressão linear e a regressão logística são os dois modelos estatísticos mais usados e funcionam como chaves mestras, revelando os segredos ocultos nos conjuntos de dados. Este curso se baseia nas habilidades que você adquiriu em "Introduction to Regression in R", abrangendo regressão linear e logística com múltiplas variáveis explicativas. Por meio de exercícios práticos, você explorará as relações entre variáveis em conjuntos de dados do mundo real, preços de casas em Taiwan e modelagem de rotatividade de clientes, entre outros. Ao final deste curso, você saberá como incluir várias variáveis explicativas em um modelo, entenderá como as interações entre as variáveis afetam as previsões e compreenderá como funcionam a regressão linear e a regressão logística.
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Encostas paralelas
GratuitoAmplie suas habilidades de regressão linear para a regressão de "inclinações paralelas", com uma variável explicativa numérica e outra categórica. Esse é o primeiro passo para você conquistar a regressão linear múltipla.
Regressão linear de inclinações paralelas50 xpAjuste de uma regressão linear de inclinações paralelas100 xpInterpretação de coeficientes de inclinações paralelas100 xpVisualização de cada variável explicativa100 xpVisualização de inclinações paralelas100 xpPrevisão de inclinações paralelas50 xpPrevisão com um modelo de inclinações paralelas100 xpCálculo manual de previsões100 xpAvaliação do desempenho do modelo50 xpComparação dos coeficientes de determinação100 xpComparação do erro padrão residual100 xp - 2
Interações
Explore o efeito das interações entre as variáveis explicativas. A consideração das interações permite a criação de modelos mais realistas que podem ter melhor poder de previsão. Você também lidará com o Paradoxo de Simpson: um resultado não intuitivo que surge quando você tem várias variáveis explicativas.
Modelos para cada categoria50 xpUm modelo por categoria100 xpPrevisão de vários modelos100 xpVisualização de vários modelos100 xpAvaliação do desempenho do modelo100 xpUm modelo com uma interação50 xpEspecificando uma interação100 xpInterações com coeficientes compreensíveis100 xpFazer previsões com interações50 xpPrevisão com interações100 xpCálculo manual de previsões com interações100 xpParadoxo de Simpson50 xpModelagem de leilões do eBay100 xpModelagem de cada tipo de leilão100 xp - 3
Regressão linear múltipla
Veja como a modelagem, e a regressão linear em particular, facilita o trabalho com mais de duas variáveis explicativas. Depois de dominar o ajuste de modelos de regressão linear, você poderá implementar seu próprio algoritmo de regressão linear.
Duas variáveis explicativas numéricas50 xpVisualizações em 3D100 xpModelagem de 2 variáveis explicativas numéricas100 xpIncluindo uma interação100 xpMais de duas variáveis explicativas50 xpVisualização de muitas variáveis100 xpDiferentes níveis de interação100 xpPrevendo novamente100 xpComo funciona a regressão linear50 xpA soma dos quadrados50 xpAlgoritmo de regressão linear100 xp - 4
Regressão logística múltipla
Amplie suas habilidades de regressão logística para múltiplas variáveis explicativas. Entenda a distribuição logística, que é a base dessa forma de regressão. Por fim, implemente seu próprio algoritmo de regressão logística.
Regressão logística múltipla50 xpVisualização de múltiplas variáveis explicativas100 xpRegressão logística com 2 variáveis explicativas100 xpPrevisão de regressão logística100 xpMatriz de confusão100 xpA distribuição logística50 xpFunção de distribuição cumulativa100 xpFunção de distribuição cumulativa inversa100 xpargumento da família binomial100 xpParâmetros da distribuição logística50 xpComo funciona a regressão logística50 xpProbabilidade e log-verossimilhança50 xpAlgoritmo de regressão logística100 xpParabéns a você50 xp
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pré-requisitos
Introduction to Regression in RRichie Cotton
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