Willkommen bei Linearer Regression in R für das öffentliche Gesundheitswesen! Das öffentliche Gesundheitswesen wird definiert als "die Kunst und Wissenschaft der Verhütung von Krankheiten, der Verlängerung des Lebens und der Förderung der Gesundheit durch die organisierten Anstrengungen der Gesellschaft". Zu wissen, was Krankheiten verursacht und was sie verschlimmert, ist dabei von entscheidender Bedeutung. Dies erfordert die Entwicklung von statistischen Modellen, die beschreiben, wie Patienten- und Umweltfaktoren unsere Chancen, krank zu werden, beeinflussen. Dieser Kurs zeigt Ihnen, wie Sie solche Modelle von Grund auf erstellen können. Er beginnt mit einer Einführung in das Konzept der Korrelation und der linearen Regression, bevor er Sie durch den Import und die Untersuchung Ihrer Daten führt und Ihnen dann zeigt, wie Sie Modelle anpassen können. Am Beispiel von Atemwegserkrankungen werden diese Modelle beschreiben, wie sich Patienten und andere Faktoren auf Ergebnisse wie die Lungenfunktion auswirken.
Lineare Regression in R für das öffentliche Gesundheitswesen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Statistische Analyse mit R für die öffentliche Gesundheit
Dozenten: Alex Bottle
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Bei enthalten
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Beschreiben Sie, wann die Verwendung eines linearen Regressionsmodells sinnvoll ist
Die Variablen eines Datensatzes mit der Software R einlesen und überprüfen, bevor Sie eine Modellanalyse durchführen
Passen Sie ein multiples lineares Regressionsmodell mit Interaktionen an, überprüfen Sie die Modellannahmen und interpretieren Sie die Ergebnisse
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Korrelation und Abhängigkeit
- Kategorie: Lineare Regression
- Kategorie: R-Programmierung
Wichtige Details
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11 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Bevor Sie sich daran machen, ein Regressionsmodell zu erstellen, müssen Sie ein verwandtes Konzept verstehen: die Korrelation. In dieser Woche lernen Sie, was sie bedeutet und wie Sie in R Pearsonsche und Spearmansche Korrelationskoeffizienten erzeugen, um die Stärke des Zusammenhangs zwischen einem Risikofaktor oder Prädiktor und dem Patientenergebnis zu bewerten. Dann werden Sie in die lineare Regression und das Konzept der Modellannahmen eingeführt, eine Schlüsselidee, die einem Großteil der statistischen Analyse zugrunde liegt.
Das ist alles enthalten
7 Videos9 Lektüren5 Aufgaben2 Diskussionsthemen1 Plug-in
Sie erhalten eine Einführung in den COPD-Datensatz, den Sie im Laufe des Kurses verwenden werden, und führen grundlegende deskriptive Analysen durch. Sie werden auch üben, Korrelationen in R durchzuführen. Als nächstes werden Sie sehen, wie Sie ein lineares Regressionsmodell zunächst mit einem und dann mit mehreren Prädiktoren durchführen und prüfen, ob die Modellannahmen zutreffen.
Das ist alles enthalten
3 Videos8 Lektüren2 Aufgaben3 Diskussionsthemen
Jetzt werden Sie sehen, wie Sie das lineare Regressionsmodell erweitern können, um binäre und kategoriale Variablen als Prädiktoren einzubeziehen, und lernen, wie Sie die Korrelation zwischen Prädiktoren überprüfen können. Dann werden Sie sehen, wie Prädiktoren miteinander interagieren können und wie Sie die notwendigen Interaktionsterme in das Modell aufnehmen und interpretieren können. Es gibt verschiedene Arten von Wechselwirkungen, deren Interpretation schwierig sein kann. Daher werden wir es langsam angehen lassen, mit Beispielen und Gelegenheiten zum Üben.
Das ist alles enthalten
4 Videos9 Lektüren2 Aufgaben
Der letzte Teil des Kurses befasst sich mit der Erstellung eines Regressionsmodells, bei dem Sie die Wahl haben, welche Prädiktoren Sie in das Modell aufnehmen möchten. Er beschreibt häufig verwendete automatisierte Verfahren zur Modellerstellung und zeigt Ihnen, warum diese so problematisch sind. Zum Schluss haben Sie die Möglichkeit, einige Modelle mit einem vertretbaren und robusten Ansatz zu erstellen.
Das ist alles enthalten
5 Videos7 Lektüren2 Aufgaben2 Diskussionsthemen1 Plug-in
Dozenten
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 27. Feb. 2021
The course was an excellent utilisation of time. I am looking forward to explore further and utilise the skills I acquired.
Geprüft am 10. Nov. 2021
Superb - learnt how to model linear regression and multivariate regression in R. The summaries were excellent.
Geprüft am 11. Sep. 2023
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