or
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Doğrusal modelleri gözden geçir ve farklı türde tepki değişkenleri için doğrusal modelin bir uzantısı olan GLM’leri öğren. Ayrıca GLM’lerin yapı taşlarını ve Python’da bir GLM’i kurmanın teknik sürecini öğreneceksin.
Bu bölüm lojistik regresyona odaklanıyor. İkili verinin yapısını, logit bağ fonksiyonunu, model kurmayı; model katsayılarını yorumlamayı, model çıkarımını ve model performansını nasıl değerlendireceğini öğreneceksin.
Burada Poisson regresyonunu öğreneceksin; sayım verileri, Poisson dağılımı ve model uyumunun yorumlanması dâhil. Ayrıca aşırı yayılım sorunlarının nasıl üstesinden gelineceğini göreceksin. Son olarak, model görselleştirme sürecinde uygulamalı deneyim kazanacaksın.
Bu son bölümde modele birden fazla açıklayıcı değişken ekleyerek karmaşıklığı nasıl artıracağını öğreneceksin. Çoklu bağlantı (multicollinearity) sorunuyla pratik yapacak ve modelinde kategorik ile etkileşim terimlerini ele almayı öğreneceksin.
Geçerli egzersiz