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다음 특화 과정의 4개 강좌 중 3번째 강좌:
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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

귀하가 습득할 기술

Logistic RegressionR Programming
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영어

제공자:

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임페리얼 칼리지 런던

석사 학위 취득 시작

This 강좌 is part of the 100% online Global Master of Public Health from 임페리얼 칼리지 런던. If you are admitted to the full program, your courses count towards your degree learning.

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
4

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

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