R'de Gelişmiş İstatistiksel Modelleme

Temel t- testleri ve basit lineer regresyonların ötesine geçmek verilerinizin gerçek gücünü açmak için gereklidir. Bu metin tabanlı kurs, gereksiz karmaşıklık olmadan R' de gelişmiş istatistiksel modelleme ve çok değişkenli teknikler yoluyla size rehberlik eder. Temel veri özetlerinden ilerlemiş tahmin ve gruplama modellerinin yürütülmesine geçiş yapacaksınız. Analizlerinizi modern düzenli istatistik çalışma akışlarını kullanarak yapılandırmayı öğrenerek, karmaşık veri ilişkilerini yorumlamak, grup farklılıklarını değerlendirmek ve boyut azaltma yapmak için güven kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Çok değişkenli istatistik ve ileri hipotez testlerinin temel kavramlarını anlamak. - Grup ortalamalarını karşılaştırmak için kovaryans analizi (ANCOVA) ve karışık tasarım varyans analizini (ANOVA) uygulayın. - Kategorik sonuçlar için binomial, sıralı ve çoklu lojistiği gerileme modelleri oluşturmak ve yorumlamak. - K-ortalamaları ve hiyerarşik kümeleme tekniklerini kullanarak karmaşık veri kümelerini gruplayın. - Ana bileşen analizi (PCA) ve faktör analizi kullanarak veri boyutunu azaltmak. - İstatistiksel kodu temiz ve tekrarlanabilir tutmak için tidyverse ilkelerini kullanarak modern R iş akışlarını uygulayın. Kurs temel terminoloji ve temel teori ile başlar ve daha sonra sizi adım adım gelişmiş test, öngörülmüş modelleme ve denetlenmemiş sınıflandırma teknikleri boyunca yönlendirir. Açık açıklamaları okuyacak, yapılmış kod örneklerini inceleyecek ve gerçek dünya istatistiksel çıktılarını yorumlamayı pratik edeceksiniz. Bu ders, temel R sözdizimlerini anlayan ve istatistik araçlarını genişletmek isteyen öğrenciler için tasarlanmıştır. Önceden ileri matematik bilgisi gerekmez. R'de zarif, gelişmiş istatistiksel kod yazmaya bugün başlayın.