이 강좌에 대하여

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다음 특화 과정의 4개 강좌 중 3번째 강좌:
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중급 단계

You'll need to have taken the Statistical Thinking and Linear Regression courses in this series or have equivalent knowledge.

완료하는 데 약 12시간 필요
영어
자막: 영어

배울 내용

  • Describe a data set from scratch using descriptive statistics and simple graphical methods as a first step for advanced analysis using R software

  • Interpret the output from your analysis and appraise the role of chance and bias as potential explanations

  • Run multiple logistic regression analysis in R and interpret the output

  • Evaluate the model assumptions for multiple logistic regression in R

귀하가 습득할 기술

Logistic RegressionR Programming
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제공자:

임페리얼 칼리지 런던 로고

임페리얼 칼리지 런던

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 2시간 필요

Introduction to Logistic Regression

완료하는 데 2시간 필요
3개 동영상 (총 12분), 7 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
3개의 동영상
Introduction to Logistic Regression5m
Odds and Odds Ratios3m
7개의 읽기 자료
About Imperial College & the team5m
How to be successful in this course5m
Grading policy5m
Data set and Glossary10m
Additional Reading10m
Why does linear regression not work with binary outcomes?10m
Odds Ratios and Examples from the Literature10m
2개 연습문제
Logistic Regression10m
End of Week Quiz10m
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Logistic Regression in R

완료하는 데 3시간 필요
2개 동영상 (총 11분), 4 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
2개의 동영상
Logistic Regression in R5m
4개의 읽기 자료
How to Describe Data in R20m
Results of Cross Tabulation20m
Practice in R: Simple Logistic Regression15m
Feedback - Output and Interpretation from Simple Logistic Regression35m
2개 연습문제
Cross Tabulation30m
Interpreting Simple Logistic Regression30m
3

3

완료하는 데 3시간 필요

Running Multiple Logistic Regression in R

완료하는 데 3시간 필요
1개 동영상 (총 4분), 6 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
6개의 읽기 자료
Describing your Data and Preparing to Run Multiple Logistic Regression35m
Practice in R: Describing Variables20m
Feedback20m
Practice in R: Running Multiple Logistic Regression15m
Feedback: Multiple Regression Model
Feedback on the Assessment10m
1개 연습문제
Running A New Logistic Regression Model30m
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4

완료하는 데 5시간 필요

Assessing Model Fit

완료하는 데 5시간 필요
3개 동영상 (총 17분), 10 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
3개의 동영상
Overfitting and Non-convergence6m
Summary of the Course3m
10개의 읽기 자료
Model Fit in Logistic Regression10m
How to Interpret Model Fit and Performance Information in R10m
Further Reading on Model Fit20m
Summary of Different Ways to Run Multiple Regression10m
Practice in R: Applying Backwards Elimination30m
Feedback: Backwards Elimination20m
Practice in R: Run a Model with Different Predictors30m
Feedback on the New Model10m
Further Reading on Model Selection Methods20m
R Code for the Whole Module20m
3개 연습문제
Quiz on R’s Default Output for the Model30m
Overfitting and Model Selection20m
End of Course Quiz

검토

LOGISTIC REGRESSION IN R FOR PUBLIC HEALTH의 최상위 리뷰

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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

자주 묻는 질문

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