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この章では、Generalized Linear Model がデータサイエンスの他のモデルを拡張するものであることを学びます。また、ポアソン回帰を用いて GLM の考え方を紹介します。
現在の演習
この章では、ロジスティック回帰の実行方法と、モデルの出力の確認方法を扱います。
この章では、GLM の係数の解釈方法と、ggplot2 を使った GLM のプロット方法を学びます。
この章では、R で GLM を用いた重回帰の実行方法を学びます。