Ce cours introduit les apprenants à l'analyse des résultats binaires/dichotomiques. Les apprenants se familiariseront avec les tests fondamentaux pour les comparaisons entre deux groupes et l'Inférence statistique, ainsi qu'avec la prédiction de manière plus générale à l'aide de la Régression logistique. Ils comprendront le lien entre la prévalence, les rapports de risque et les rapports de cotes. A la fin de ce cours, les étudiants seront capables de comprendre comment les résultats binaires apparaissent, comment utiliser R pour comparer les proportions entre deux groupes, comment ajuster les régressions logistiques dans R, comment faire des prédictions en utilisant la régression logistique, et comment évaluer la qualité de ces prédictions. Tous les concepts enseignés dans ce cours seront couverts par des modalités multiples : des conférences basées sur des diapositives, des pratiques de codage guidées avec l'instructeur, et des exercices indépendants mais structurés.

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Régression logistique et prédiction pour les données de santé
Ce cours fait partie de Spécialisation Science des données pour la recherche en santé


Instructeurs : Philip S. Boonstra
Inclus avec
Expérience recommandée
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
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7 devoirs
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- 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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