Imperial College London
Lineare Regression in R für das öffentliche Gesundheitswesen
Imperial College London

Lineare Regression in R für das öffentliche Gesundheitswesen

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Statistische Analyse mit R für die öffentliche Gesundheit

Unterrichtet auf Englisch

Einige Inhalte können nicht übersetzt werden

Alex Bottle
Victoria Cornelius

Dozenten: Alex Bottle

15.544 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Kurs

Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.

4.8

(499 Bewertungen)

|

97%

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

14 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Bereiten Sie sich auf einen Abschluss vor.

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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Bewertungen

11 Quizzes

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Statistische Analyse mit R für die öffentliche Gesundheit
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  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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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 Quizzes2 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 Quizzes3 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 Quizzes

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 Quizzes2 Diskussionsthemen1 Plug-in

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.9 (92 Bewertungen)
Alex Bottle
Imperial College London
6 Kurse66.432 Lernende

von

Empfohlen, wenn Sie sich für Öffentliche Gesundheit interessieren

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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
Lernender seit 2020
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Larry W.
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RC
4

Geprüft am 19. Juni 2020

SI
5

Geprüft am 27. Feb. 2021

LB
5

Geprüft am 14. Jan. 2023

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