or
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Bu popüler istatistiksel modelin temellerini, regresyonun ne olduğunu ve lineer ile lojistik regresyonların nasıl farklılaştığını öğreneceksin. Ardından, sayısal ve kategorik açıklayıcı değişkenlerle basit lineer regresyon modelleri kurmayı ve yanıt ile açıklayıcı değişkenler arasındaki ilişkiyi model katsayılarıyla ifade etmeyi öğreneceksin.
Bu bölümde, lineer regresyon modellerini kullanarak Tayvan konut fiyatları ve Facebook reklam tıklamaları üzerinde nasıl tahmin yapacağını keşfedeceksin. Ayrıca, model nesneleriyle uygulamalı çalışarak regresyon becerilerini geliştirecek, "ortalama regresyonu" kavramını anlayacak ve bir veri kümesindeki değişkenleri nasıl dönüştüreceğini öğreneceksin.
Bu bölümde, uyumu değerlendirmek için modeline nasıl sorular soracağını öğreneceksin. Bir lineer regresyon modelinin ne kadar iyi uyduğunu nicelleştirmeyi, görselleştirmelerle model sorunlarını teşhis etmeyi ve modeli oluşturmak için kullanılan her bir gözlemin kaldıraç ve etkisini anlamayı öğreneceksin.
Lojistik regresyon modellerini kurmayı öğren. Gerçek dünya verilerini kullanarak bir müşterinin banka hesabını kapatma olasılığını başarı olasılıkları ve odds oranları olarak tahmin edecek ve kafa karışıklık matrisleriyle model performansını nicelleştireceksin.
Geçerli egzersiz