University of Michigan
Logistische Regression und Vorhersage für Gesundheitsdaten

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University of Michigan

Logistische Regression und Vorhersage für Gesundheitsdaten

Philip S. Boonstra
Bhramar Mukherjee

Dozenten: Philip S. Boonstra

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Verstehen, wie binäre Ergebnisse zustande kommen, und den Unterschied zwischen Prävalenz, Risikoverhältnis und Odds Ratio kennen

  • Verwenden Sie die Logistische Regression zur Schätzung und Interpretation des Zusammenhangs zwischen einem oder mehreren Prädiktoren und einem binären Ergebnis

  • Die Grundsätze der logistischen Regression zur Erstellung von Vorhersagen und zur Bewertung der Qualität dieser Vorhersagen zu verstehen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Statistische Analyse
  • Kategorie: Biostatistik
  • Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
  • Kategorie: Regressionsanalyse
  • Kategorie: Statistische Methoden
  • Kategorie: Prädiktive Analytik
  • Kategorie: Risikoanalyse
  • Kategorie: Statistische Hypothesentests
  • Kategorie: R-Programmierung
  • Kategorie: Statistische Modellierung
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
  • Kategorie: Statistik
  • Kategorie: Statistische Inferenz
  • Kategorie: Deskriptive Statistik

Wichtige Details

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7 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Datenwissenschaft für die Gesundheitsforschung
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 3 Module

In diesem Modul werden Sie mit binären Ergebnissen vertraut gemacht und erfahren, wie sie entstehen, wie man Anteile berechnet und wie man Anteile zwischen zwei Gruppen vergleicht.

Das ist alles enthalten

11 Videos8 Lektüren2 Aufgaben3 Diskussionsthemen

In diesem Modul werden Sie mit der allgegenwärtigen logistischen Regression vertraut gemacht, einem der gebräuchlichsten Instrumente zur Messung des Zusammenhangs zwischen einem oder mehreren Prädiktoren und einem binären Ergebnis.

Das ist alles enthalten

11 Videos2 Lektüren3 Aufgaben

In diesem Modul lernen Sie Werkzeuge zur Bewertung der Qualität eines angepassten logistischen Regressionsmodells kennen.

Das ist alles enthalten

16 Videos3 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema

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Dozenten

Philip S. Boonstra
University of Michigan
4 Kurse3.693 Lernende

von

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