University of Michigan
Régression logistique et prédiction pour les données de santé

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University of Michigan

Régression logistique et prédiction pour les données de santé

Philip S. Boonstra
Bhramar Mukherjee

Instructeurs : Philip S. Boonstra

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Comprendre comment les résultats binaires apparaissent et connaître la différence entre la prévalence, les rapports de risque et les rapports de cotes

  • Utiliser la régression logistique pour estimer et interpréter l'association entre un ou plusieurs prédicteurs et un résultat binaire

  • Comprendre les principes de l'utilisation de la régression logistique pour faire des prédictions et évaluer la qualité de ces prédictions

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Évaluation de modèles
  • Catégorie : Analyse de régression
  • Catégorie : Modélisation statistique
  • Catégorie : Analyse prédictive
  • Catégorie : Analyse statistique
  • Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
  • Catégorie : Analyse des Données
  • Catégorie : La programmation en R
  • Catégorie : Biostatistique
  • Catégorie : Méthodes statistiques
  • Catégorie : Régression logistique
  • Catégorie : Inférence statistique
  • Catégorie : Statistiques

Détails à connaître

Certificat partageable

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Évaluations

7 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Science des données pour la recherche en santé
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 3 modules dans ce cours

Ce module vous présente les résultats binaires, y compris leur origine, la manière de calculer les proportions et de comparer les proportions entre deux groupes.

Inclus

11 vidéos8 lectures2 devoirs3 sujets de discussion

Dans ce module, vous serez initié à l'omniprésente régression logistique, l'un des outils les plus courants pour mesurer l'association entre un ou plusieurs prédicteurs et un résultat binaire.

Inclus

11 vidéos2 lectures3 devoirs

Ce module vous présente les outils permettant d'évaluer la qualité d'un modèle de régression logistique ajusté.

Inclus

16 vidéos3 lectures2 devoirs1 sujet de discussion

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Instructeurs

Philip S. Boonstra
University of Michigan
4 Cours3 732 apprenants

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