Dieser Kurs bietet Ihnen einen ersten Einblick in die Welt der statistischen Modelle. Er beginnt mit einem Überblick über die verschiedenen Philosophien zu der Frage "Was ist ein statistisches Modell?" und führt die Lernenden in die Kernideen der traditionellen statistischen Inferenz und Argumentation ein. Die Lernenden erhalten einen ersten Einblick in den beliebten T-Test und lernen die lineare Regression kennen. Sie werden auch lernen, wie man Regressionsmodelle für ein kontinuierliches Ergebnis mit mehreren Prädiktoren anpasst und interpretiert. Alle Konzepte, die in diesem Kurs vermittelt werden, werden auf verschiedene Art und Weise behandelt: Folienvorlesungen, angeleitete Kodierungsübungen mit dem Kursleiter und unabhängige, aber strukturierte Übungen.
Lineare Regressionsmodellierung für Gesundheitsdaten
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Lineare Regressionsmodellierung für Gesundheitsdaten
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Datenwissenschaft für die Gesundheitsforschung“
Dozenten: Philip S. Boonstra
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Kenntnis des Konzepts der statistischen Modellierung und der Grundlagen der Statistischen Inferenz
Erkennen, Anpassen und Interpretieren eines einfachen linearen Regressionsmodells
Intuition entwickeln, um ein multiples Regressionsmodell anzupassen und zu interpretieren
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
- Kategorie: Correlation Analysis
- Kategorie: Statistical Methods
- Kategorie: Probability & Statistics
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Statistical Modeling
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Statistics
- Kategorie: Statistical Inference
Wichtige Details
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9 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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