In diesem Modul werden wir uns mit der Regression der gewöhnlichen kleinsten Quadrate (OLS) befassen und dabei sowohl die Theorie als auch die praktische Umsetzung in R behandeln. Sie werden lernen, OLS-Ergebnisse zu interpretieren, Konfidenzintervalle zu berechnen und anzuwenden und verschiedene OLS-Regressionstechniken zu erkunden, darunter Modelle ohne Achsen, ANOVA und multiple lineare Regression mit Interaktions- und Dummy-Variablen. Darüber hinaus werden wir die wesentlichen Bedingungen diskutieren, die OLS-Modelle erfüllen müssen, um genaue und zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten.

In diesem Modul werden wir uns mit der Herausforderung der Multikollinearität in OLS-Regressionsmodellen befassen. Sie lernen, wie Sie Multikollinearität erkennen und Regressionsanalysen mit korrelierten Prädiktoren durchführen können. Das Modul deckt fortgeschrittene Regressionstechniken wie Hauptkomponentenregression, Partial-Least-Square-Regression, Ridge-Regression und LASSO-Regression ab und bietet Ihnen ein umfassendes Toolkit für den effektiven Umgang mit Multikollinearität in R.

In diesem Modul werden wir die kritischen Aspekte der Variablen- und Modellauswahl in der Regressionsanalyse untersuchen. Sie werden verstehen, warum die Auswahl von entscheidender Bedeutung ist, lernen, wie man das am besten geeignete OLS-Regressionsmodell auswählt und Modelluntergruppen identifiziert. Wir behandeln die Bewertung der Genauigkeit von Regressionsmodellen aus der Perspektive des Maschinellen Lernens und die Bewertung der Leistung anhand verschiedener Metriken. Darüber hinaus werden Sie die LASSO Regression für die Variablenauswahl implementieren und den Beitrag der Prädiktoren zur Erklärung der Variation der Ergebnisvariablen analysieren.

In diesem Modul werden wir uns mit häufigen Verstößen gegen die Annahmen des OLS-Regressionsmodells befassen. Sie lernen, wie Sie Datenumwandlungen anwenden, um Probleme zu korrigieren, robuste Regressionsmethoden zum Umgang mit Ausreißern einsetzen und Heteroskedastizität behandeln, um die Reliabilität und Validität Ihrer Regressionsmodelle zu gewährleisten. Dieses Modul vermittelt Ihnen wesentliche Techniken, um Ihre Analyse zu verfeinern und die Leistung des Modells zu verbessern.

In diesem Modul führen wir Sie in verallgemeinerte lineare Modelle (GLMs) und ihre verschiedenen Anwendungen ein. Sie lernen die Grundlagen der GLMs kennen, einschließlich der logistischen Regression für binäre Variablen, der multinomialen logistischen Regression und der Regressionstechniken für ANZAHL-Daten. Darüber hinaus werden wir Methoden zur Bewertung der Anpassungsgüte dieser Modelle behandeln. Dieses Modul wird Ihr Verständnis dafür verbessern, wie GLMs traditionelle lineare Regressionsmodelle erweitern, um einen größeren Bereich von Datentypen und Verteilungen zu behandeln.

In diesem Modul werden wir fortgeschrittene Methoden für die Arbeit mit nicht-parametrischen und nicht-linearen Daten erforschen. Sie werden lernen, polynomiale und nichtlineare Regressionstechniken zu implementieren, verallgemeinerte additive Modelle (GAMs) und deren Boosting-Versionen zu verwenden und Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS)-Modelle zu entwickeln. Wir werden auch CART Regressionsbäume, Conditional Inference Trees, Random Forests und Gradient Boosting Regression behandeln. Darüber hinaus erhalten Sie Einblicke in die Auswahl geeigneter Modelle des Maschinellen Lernens für komplexe Datenszenarien und verbessern Ihre Fähigkeit, mit verschiedenen Datenstrukturen in R umzugehen.