이 강좌에 대하여

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50%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
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완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 4개 강좌 중 2번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계

You should know the basics of types of variables, distributions, hypothesis testing, p values and confidence intervals using R, though I'll recap.

완료하는 데 약 15시간 필요
영어
자막: 영어

배울 내용

  • Describe when a linear regression model is appropriate to use

  • Read in and check a data set's variables using the software R prior to undertaking a model analysis

  • Fit a multiple linear regression model with interactions, check model assumptions and interpret the output

귀하가 습득할 기술

Correlation And DependenceLinear RegressionR Programming

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제공자:

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임페리얼 칼리지 런던

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 5시간 필요

INTRODUCTION TO LINEAR REGRESSION

완료하는 데 5시간 필요
7개 동영상 (총 34분), 9 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
7개의 동영상
Pearson’s Correlation Part I3m
Pearson’s Correlation Part II6m
Intro to Linear Regression: Part I4m
Intro to Linear Regression: Part II3m
Linear Regression and Model Assumptions: Part I6m
Linear Regression and Model Assumptions: Part II5m
9개의 읽기 자료
About Imperial College London & the Team10m
How to be successful in this course10m
Grading policy10m
Data set and Glossary10m
Additional Reading10m
Linear Regression Models: Behind the Headlines5m
Linear Regression Models: Behind the Headlines: Written Summary20m
Warnings and precautions for Pearson's correlation20m
Introduction to Spearman correlation15m
5개 연습문제
Linear Regression Models: Behind the Headlines10m
Correlations30m
Spearman Correlation20m
Practice Quiz on Linear Regression20m
End of Week Quiz20m
2

2

완료하는 데 4시간 필요

Linear Regression in R

완료하는 데 4시간 필요
3개 동영상 (총 11분), 8 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
3개의 동영상
Fitting the linear regression3m
Multiple Regression4m
8개의 읽기 자료
Recap on installing R10m
Assessing distributions and calculating the correlation coefficient in R 10m
Feedback10m
How to fit a regression model in R10m
Feedback15m
Fitting the Multiple Regression in R30m
Feedback10m
Summarising correlation and linear regression30m
2개 연습문제
Linear Regression20m
End of Week Quiz20m
3

3

완료하는 데 4시간 필요

Multiple Regression and Interaction

완료하는 데 4시간 필요
4개 동영상 (총 17분), 9 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
4개의 동영상
Introduction to Key Dataset Features: Part II2m
Interactions between binary variables4m
Interactions between binary and continuous variables5m
9개의 읽기 자료
How to assess key features of a dataset in R20m
How to check your data in R10m
Good Practice Steps20m
Practice with R: Run a Good Practice Analysis30m
Practice with R: Run Multiple Regression30m
Feedback10m
Practice with R: Running and interpreting a multiple regression30m
Feedback15m
Additional Reading10m
2개 연습문제
Fitting and interpreting model results20m
Interpretation of interactions20m
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4

완료하는 데 3시간 필요

MODEL BUILDING

완료하는 데 3시간 필요
5개 동영상 (총 16분), 7 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
5개의 동영상
Variable Selection3m
Developing a Model Building Strategy6m
Summary of developing a Model Building Strategy56
Summary of Course1m
7개의 읽기 자료
Feedback10m
Further details of limitations of stepwise10m
How many predictors can I include?10m
Practice with R: Developing your model
Practice with R: Fitting the final model10m
Feedback on developing the model10m
Final R Code20m
2개 연습문제
Problems with automated approaches20m
End of Course Quiz20m

검토

LINEAR REGRESSION IN R FOR PUBLIC HEALTH 의 최상위 리뷰

모든 리뷰 보기

공중 보건학을 위한 R을 통한 통계 분석 특화 과정 정보

Statistics are everywhere. The probability it will rain today. Trends over time in unemployment rates. The odds that India will win the next cricket world cup. In sports like football, they started out as a bit of fun but have grown into big business. Statistical analysis also has a key role in medicine, not least in the broad and core discipline of public health. In this specialisation, you’ll take a peek at what medical research is and how – and indeed why – you turn a vague notion into a scientifically testable hypothesis. You’ll learn about key statistical concepts like sampling, uncertainty, variation, missing values and distributions. Then you’ll get your hands dirty with analysing data sets covering some big public health challenges – fruit and vegetable consumption and cancer, risk factors for diabetes, and predictors of death following heart failure hospitalisation – using R, one of the most widely used and versatile free software packages around. This specialisation consists of four courses – statistical thinking, linear regression, logistic regression and survival analysis – and is part of our upcoming Global Master in Public Health degree, which is due to start in September 2019. The specialisation can be taken independently of the GMPH and will assume no knowledge of statistics or R software. You just need an interest in medical matters and quantitative data....
공중 보건학을 위한 R을 통한 통계 분석

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