検索
企業用
学生向け
閲覧
一番人気のコース
ログイン
参加は無料
List
ディレクトリ
検索対象:
Mestrados
MasterTracks™
Certificados profissionais
Programas de cursos integrados
Cursos
Parceiros
Instrutores
Idiomas
Tópicos
Vídeos
Consultas
Coleções
Avaliações do curso
Vídeos
コース:Линейная регрессия戻るには、
こちら
をクリックしてください。
Добро пожаловать на курс Линейная регрессия
Пример - размер мозга и IQ
Взаимосвязи между явлениями
Ковариация и корреляция
Тестирование статистической значимости коэффициента корреляции
Корреляционный анализ в R
Модели как отражение взаимосвязи
Простая линейная регрессия
Метод наименьших квадратов
Подбор коэффициентов линейной регресии в R
Стандартные ошибки коэффициентов регрессии
Доверительные интервалы коэффициентов и доверительная зона регрессии
Использование регрессии для предсказаний
Что мы знаем и что будет дальше
А есть ли связь? Проверка значимости линейной регрессии
Тестирование значимости коэффициентов регрессии при помощи t-теста
Тестирование значимости модели при помощи F критерия
Качество подгонки модели
Не стоит обольщаться. Зачем нужна диагностика моделей
Разновидности остатков
Влиятельные наблюдения и как с ними бороться
Линейность связи
Независимость наблюдений
Нормальное распределение остатков
Постоянство дисперсии остатков
Анализ остатков в R
Что мы знаем и что будет дальше
Линейная алгебра для линейных моделей
Разновидности матриц
Основные действия с матрицами
Основы матричного умножения
Умножение двух матриц
Решение систем уравнений при помощи матриц
Линейная регрессия в матричном виде
Вычисление остатков в матричном виде
Строим график модели вручную
Доверительная зона регрессии в матричном виде
Что мы знаем и что будет дальше
Мир сложнее, чем простая линейная регрессия
Пример - маркер рака простаты
Протокол анализа данных
Разведочный анализ в R
Модель множественной линейной регрессии и ее интерпретация
Мультиколлинеарность и другие условия применимости
Взаимодействия предикторов
Сравнение влияния отдельных предикторов
Качество подгонки модели множественной линейной регрессии
Визуализация модели: один предиктор
Визуализация модели: два предиктора
Что мы знаем и что будет дальше
Зачем нужно сравнивать модели
Полные, уменьшенные и вложенные модели
Частный F-критерий
I и II типы сумм квадратов
Зачем бывает нужно упрощать модели
Упрощение моделей при помощи частных F-тестов
Диагностика финальной модели
Визуализация финальной модели
Что мы знаем и что будет дальше