Online Course
Обобщенные линейные модели
Saint Petersburg State University via Coursera
Overview
Class Central Tips
Этот курс для всех, кто хочет научиться строить модели для счетных или бинарных величин. Для успешного прохождения пригодятся базовые представления о регрессионном анализе, умение создавать простейшие .html документы при помощи rmarkdown и knitr.
Syllabus
-Обобщенные линейные модели (GLM) позволяют моделировать поведение величин, не подчиняющихся нормальному распределению. Чтобы первые шаги в мире GLM были легче, мы разберем их устройство на примере GLM для нормально распределенных величин - так вы сможете проводить параллели с простыми линейными моделями. Вы узнаете, что такое функция связи, как работает метод максимального правдоподобия и научитесь тестировать гипотезы о GLM при помощи тестов Вальда и тестов отношения правдоподобий.
Проблема выбора модели
-В этом модуле мы поговорим о методологических проблемах, связанных с построением моделей. Модель есть упрощенное отображение реальности и выбор между разными конкурирующими способами такого упрощения - частая задача аналитика. В этом модуле вы научитесь сравнивать модели при помощи информационных критериев. Мы обсудим основные варианты хода анализа при выборе моделей и поговорим о сложностях, возникающих в связи со скрытой множественностью моделей. Наконец, мы научим вас распознавать основные виды злоупотреблений при выборе моделей (data-fishing, p-hacking).
Обобщенные линейные модели для счетных данных
-В этом модуле мы обсудим основные методы моделирования счетных величин. Для начала мы обсудим, почему обычные линейные модели не годятся для счетных данных. Свойства счетных распределений помогут вам понять отличия разновидностей GLM для счетных данных и особенности их диагностики. Вы своими глазами увидите работу функции связи, когда будете визуализировать предсказания GLM в масштабе функции связи и в масштабе переменной отклика.
Обобщенные линейные модели с бинарным откликом
-Иногда возникает необходимость моделировать наступило ли какое-то событие или нет, выиграла ли футбольная команда или проиграла, выздоровел ли пациент после лечения или нет, совершил ли клиент покупку или нет. Для модели рования таких бинарных данных (событий с двумя исходами) не подходят обычные линейные модели, но это легко можно сделать при помощи обобщенных линейных моделей. В этом модуле вы научитесь моделировать вероятности наступления событий, представляя их в виде шансов. Мы разберем, как устроена функция связи логит и как интерпретируются коэффициенты GLM в случае ее применения. Наконец, вы сможете попрактиковаться в анализе обобщенных линейных моделей с разными распределениями, выполнив проект по анализу данных. Результаты этого анализа нужно будет представить в виде отчета в формате html, написанного при помощи rmarkdown/knitr.
Taught by
Варфоломеева Марина Александровна and Хайтов Вадим Михайлович
Related Courses
-
Смешанные линейные модели
Saint Petersburg State University
-
Просто о статистике (с использованием R)
Saint Petersburg State University
-
Линейные модели с дискретными предикторами
Saint Petersburg State University
-
Линейная регрессия
Saint Petersburg State University
-
Знакомство с R и базовая статистика
Saint Petersburg State University
-
Обучение на размеченных данных
Moscow Institute of Physics and Technology
5.0
Reviews
0.0 rating, based on 0 reviews