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 modellerinin nasıl kurulacağını ve yanıt ile açıklayıcı değişkenler arasındaki ilişkinin model katsayıları kullanılarak nasıl betimleneceğini göreceksin.
Bu bölümde, lineer regresyon modellerini kullanarak Tayvan konut fiyatları ve Facebook reklam tıklamalarında nasıl tahmin yapılacağını keşfedeceksin. Ayrıca model nesneleriyle bizzat 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 nicelendirmeyi, görselleştirmelerle model sorunlarını teşhis etmeyi ve modeli oluşturmada her bir gözlemin kaldıracı ve etkisini anlamayı öğreneceksin.
Lojistik regresyon modelleri kurmayı öğren. Gerçek dünya verilerini kullanarak, bir müşterinin banka hesabını kapatma olasılığını başarı olasılıkları ve oranları olarak tahmin edecek ve karışıklık matrisleri kullanarak model performansını nicelendireceksin.
Geçerli egzersiz