Продвинутый курс статистического моделирования в R

Выход за рамки базовых t-тестов и простой линейной регрессии необходим для того, чтобы раскрыть истинную мощь ваших данных. Этот текстовый курс проведет вас через сложное статистическое моделирование и многомерные методы в R без излишней сложности. Вы перейдете от основных резюме данных к выполнению продвинутых моделей прогнозирования и группирования. Обучаясь структурировать свой анализ с помощью современных рабочих процессов упорядоченной статистики, вы приобретете уверенность в интерпретации сложных отношений данных, оценке различий между группами и выполнении уменьшения размерности. Что вы узнаете: - Понять основные понятия многомерной статистики и продвинутого тестирования гипотез. - Применение анализа ковариантности (АНКОВА) и анализа дисперсии смешанного плана (АНОВА) для сопоставления средних значений по группам. - Построение и интерпретация моделей биномиальной, ординальной и мультиномиальной логистической регрессии для категориальных результатов. - Группировка сложных наборов данных с использованием методов k-средних и иерархического кластеризации. - уменьшение размерности данных с использованием анализа основных компонентов (АОК) и факторного анализа. - Внедрение современных рабочих процессов R с использованием принципов tidyverse для сохранения чистоты и воспроизводимости статистического кода. Курс начинается с основных терминов и фундаментальной теории, а затем вы пройдете пошаговое обучение по таким темам, как продвинутые методы тестирования, предсказывающее моделирование и методы автоматической классификации. Вы изучите четкие объяснения, примеры структурированного кода и практикуете интерпретацию реальных статистических результатов. Этот курс предназначен для учащихся, которые понимают базовый синтаксис R и хотят расширить свой статистический инструментарий. Не требуется предварительного продвинутого математического образования. Начните писать элегантный, продвинутый статистический код на R сегодня.