Lojistik modelleri uydurma

Birçok iş problemi, ikili bir yanıt değişkeninin tahminini gerektirir. Gelecekteki işverenin spam e-postaları, kredi kartı dolandırıcılıklarını veya nadir hastalıkları tespit etmeye ihtiyaç duyabilir.

Lojistik regresyon modeli, ikili sınıflandırma problemleri için başvurulan temel yöntemdir.

Bu egzersizde, UCI deposundan Parkinson veri kümesini kullanacaksın. Bu veri kümesi, Parkinson hastalığı olan ve olmayan kişilerden alınan çeşitli biyomedikal ses ölçümlerinden oluşur.

Veri kümesinden aşağıdaki değişkenleri kullanacaksın:

status - 1 - kişi Parkinson hastasıysa, 0 - değilse,
NHR - seste gürültünün tonal bileşenlere oranını ölçen bir ölçüt,
DFA - bir sinyal fraktal ölçekleme üssü.

Veri kümesi parkinsons olarak mevcut.

Bu egzersiz

R ile İstatistik Mülakat Soruları Pratiği

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Plot status vs NHR
___(status ~ ___, data = ___)

# Plot status vs DFA
___(___ ~ ___, ___ = ___)

Kodu Düzenle ve Çalıştır

Bu egzersiz

R ile İstatistik Mülakat Soruları Pratiği

kursunun bir parçasıdır

AvançadoNível de habilidade

4.7+

Kursa Ücretsiz Başlayın

Want to increase your odds of acing your job interview? If so, brush up on your knowledge of probability theory. In this chapter, we'll roll dice and shoot baskets to explain probabilities using real-life examples.

Exercise 1: Discrete distributions Exercise 2: Probability functions Exercise 3: Bernoulli trials Exercise 4: Binomial distribution Exercise 5: Continuous distributions Exercise 6: Uniform distribution Exercise 7: Shape of normal distribution Exercise 8: Sample from normal distribution Exercise 9: Central limit theorem Exercise 10: Law of large numbers Exercise 11: Simulating central limit theorem

If the job description appeals to you review descriptive statistics before the interview. In this chapter, you will practice exploratory data analysis (EDA) using natural gas prices and data from a survey analysis.

Exercise 1: Descriptive statistics Exercise 2: Centrality measures Exercise 3: Variability measures Exercise 4: Categorical data Exercise 5: Survey analysis Exercise 6: Data encoding Exercise 7: Time series Exercise 8: Time series object Exercise 9: Wrangling time series Exercise 10: Principal Component Analysis Exercise 11: PCA - rotation Exercise 12: PCA - dimension reduction

March confidently into your job interview after reviewing confidence intervals. We'll review the t-test, ANOVA, and normality tests to prepare you for statistics-based coding questions.

Exercise 1: Normality tests Exercise 2: Shapiro-Wilk test Exercise 3: Q-Q plot Exercise 4: Inference for a mean Exercise 5: Confidence interval Exercise 6: One-sample t-test Exercise 7: Comparing two means Exercise 8: Two-sample t-test Exercise 9: Paired test Exercise 10: ANOVA Exercise 11: Comparing groups Exercise 12: ANOVA for plant growth

Is your potential employer planning to test your R skills? Make sure you’re prepared and practice model evaluation beforehand. In this chapter, we will fit and evaluate linear and logistic regression models using various biomedical datasets. By the end of this chapter, you’ll be fully prepared to answer any question the interviewer throws your way!

Exercise 1: Kovaryans ve korelasyon Exercise 2: Elden kovaryans hesaplama Exercise 3: Doğrusal ilişki Exercise 4: Doğrusal olmayan ilişki Exercise 5: Doğrusal regresyon modeli Exercise 6: Doğrusal modelleri uydurma Exercise 7: Doğrusal modellerle tahmin Exercise 8: Lojistik regresyon modeli Exercise 9: Lojistik modelleri uydurma

Geçerli Egzersiz

Exercise 10: Lojistik modellerle tahmin Exercise 11: Model değerlendirmesi Exercise 12: Doğrulama seti yaklaşımı Exercise 13: Regresyon değerlendirmesi Exercise 14: Sınıflandırma değerlendirmesi Exercise 15: Bölümü kapatma