Rによる高度な統計モデリング

基本的なt検定や単純な線形回帰を超えて、データの真の力を解き放つことが不可欠です。このテキストベースのコースでは、不必要な複雑さを排除し、Rにおける高度な統計モデリングと多変量解析手法を案内します。 基本的なデータ要約から、高度な予測モデルやグループ化モデルの実行へと移行します。最新のtidy統計ワークフローを使用して分析を構造化する方法を学ぶことで、複雑なデータ関係を解釈し、グループ間の違いを評価し、次元削減を実行する自信が得られます。 学習内容： - 多変量統計の基礎概念と高度な仮説検定を理解する。 - 共分散分析 (ANCOVA) および混合計画分散分析 (ANOVA) を適用して、グループ平均を比較する。 - カテゴリカルな結果に対する二項、順序、多項ロジスティック回帰モデルを構築し、解釈する。 - k平均法と階層的クラスタリング手法を使用して、複雑なデータセットをグループ化する。 - 主成分分析 (PCA) および因子分析を使用して、データの次元を削減する。 - tidyverseの原則を使用して最新のRワークフローを実装し、統計コードをクリーンで再現可能に保つ。 このコースは、まず必須の用語と基礎理論から始まり、その後、高度な検定、予測モデリング、教師なし分類手法へと段階的に案内します。明確な説明を読み、構造化されたコード例を学習し、実際の統計出力を解釈する練習をします。 このコースは、Rの基本的な構文を理解しており、統計ツールキットを拡張したい学習者向けに設計されています。事前の高度な数学的知識は必要ありません。 今日からRで洗練された高度な統計コードを書き始めましょう。