Modélisation de la régression linéaire pour les données de santé

Modélisation de la régression linéaire pour les données de santé

Ce cours fait partie de Spécialisation "Science des données pour la recherche en santé"

Instructeurs : Philip S. Boonstra

Inclus avec

3 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

1 semaine à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

Connaître le concept de modélisation statistique et les bases de l'Inférence statistique
Reconnaître, ajuster et interpréter un modèle de régression linéaire simple
Développer son intuition pour ajuster et interpréter un modèle de régression multiple

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
Catégorie : Analyse de corrélation
Catégorie : Échantillonnage (statistiques)
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Probabilités et statistiques
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Analyse des données
Catégorie : Inférence statistique
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Statistiques

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Logiciel statistique

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9 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 3 modules dans ce cours

Ce cours offre aux apprenants un premier regard sur le monde de la modélisation statistique. Il commence par une vue d'ensemble des différentes philosophies sur la question "qu'est-ce qu'un modèle statistique" et introduit les apprenants aux idées fondamentales de l'Inférence statistique traditionnelle et du raisonnement. Les apprenants verront pour la première fois le très populaire Test t et approfondiront la Régression linéaire. Ils apprendront également à ajuster et à interpréter des modèles de régression pour un résultat continu avec des prédicteurs multiples. Tous les concepts enseignés dans ce cours seront couverts par des modalités multiples : des conférences basées sur des diapositives, des pratiques de codage guidées avec l'instructeur, et des exercices indépendants mais structurés.

Ce module vous donne un premier aperçu du monde de la modélisation statistique. Il commence par un aperçu de haut niveau des différentes philosophies sur la question "qu'est-ce qu'un modèle statistique" et vous introduit aux idées fondamentales de l'inférence et du raisonnement statistiques traditionnels. À la fin du module, vous aurez une compréhension préliminaire de termes importants tels que le principe "échantillon-population" (STOP), la variation d'échantillonnage et les mesures de l'incertitude statistique. Vous aurez également un premier aperçu du très populaire test t.

Inclus

11 vidéos7 lectures3 devoirs3 sujets de discussion

11 vidéosTotal 119 minutes

Science des données pour la recherche en santé : Introduction à la spécialisation6 minutes
Qu'est-ce qu'un modèle statistique ? (Partie 1)18 minutes
Qu'est-ce qu'un modèle statistique ? (Partie 2)14 minutes
L'échantillonnage : Exactitude et précision8 minutes
Intervalles de confiance11 minutes
Test d'hypothèse15 minutes
Récapitulation6 minutes
Qu'est-ce qu'un test t tente d'imiter ?10 minutes
Pratique guidée : test t, partie 111 minutes
Pratique guidée : test t, partie 212 minutes
Le test t est un modèle de régression7 minutes

7 lecturesTotal 63 minutes

Rencontrez vos instructeurs3 minutes
Bienvenue et programme des cours10 minutes
Enquête préalable au cours10 minutes
Introduction et mode d'emploi des guides indépendants10 minutes
1.2 Sujet de discussion Réponse suggérée10 minutes
1.4 Guide indépendant10 minutes
Fin du module 1 Sujet de discussion Réponse suggérée10 minutes

3 devoirsTotal 90 minutes

Quiz du module 130 minutes
1.2 Quiz pratique30 minutes
1.4 Quiz pratique30 minutes

3 sujets de discussionTotal 30 minutes

Rencontrez vos camarades de classe internationaux10 minutes
1.2 Invitation à la discussion10 minutes
Invitation à la discussion à la fin du module 110 minutes

Ce module vous permet d'aller au-delà du test t et d'aborder la régression linéaire. À la fin du module, vous comprendrez comment la régression linéaire est une généralisation du test t.

Inclus

13 vidéos6 lectures4 devoirs2 sujets de discussion

13 vidéosTotal 123 minutes

Aller au-delà du test t9 minutes
Confusion7 minutes
Corrélation12 minutes
Le lien entre la corrélation et la régression linéaire simple7 minutes
Régression linéaire simple : L'idée principale9 minutes
Pratique guidée : Régression linéaire10 minutes
SLR : Estimation et résidus8 minutes
SLR : Prévision et interprétation10 minutes
Pratique guidée : La fonction lm()12 minutes
Pratique guidée : La fonction summary()11 minutes
Pratique guidée : Retour sur le test t14 minutes
Régression linéaire simple : un exemple7 minutes
SLR avec prédicteurs binaires est un test t8 minutes

6 lecturesTotal 60 minutes

Introduction aux données de BPUrban10 minutes
2.1 Guide indépendant10 minutes
2.2a Guide indépendant10 minutes
2.2b Guide indépendant10 minutes
2.2 Sujet de discussion Réponse suggérée10 minutes
Module 2 Question de discussion Réponse suggérée10 minutes

4 devoirsTotal 120 minutes

Contrôle de la compréhension30 minutes
Quiz du module 230 minutes
2.1 Questionnaire pratique30 minutes
2.2 Quiz pratique30 minutes

2 sujets de discussionTotal 20 minutes

2.2 Requête de discussion10 minutes
Promesse de discussion de la fin du module 210 minutes

L'une des principales raisons pour lesquelles la régression linéaire est si puissante est qu'elle permet d'ajuster plusieurs variables prédictives en même temps. Dans le module 3, vous apprendrez à ajuster des modèles de régression pour des prédicteurs multiples. Vous verrez comment interpréter le modèle obtenu et comment l'utiliser pour répondre à différentes questions sur vos données.

Inclus

8 vidéos3 lectures2 devoirs1 sujet de discussion

8 vidéosTotal 58 minutes

Introduction à la régression linéaire multiple ou à la régression avec prédicteurs multiples7 minutes
Régression multiple : La configuration de base3 minutes
Régression multiple : Interprétation des coefficients6 minutes
Pratique guidée : Comment ajuster un MLR16 minutes
Régression multiple : Intervalles de prédiction et intervalles de confiance5 minutes
Régression multiple : Choisir parmi les variables5 minutes
Utiliser la régression multiple pour répondre à différents types de questions7 minutes
Évaluation de modèles de régression : MSE, Cp de Mallows et PRESS9 minutes

3 lecturesTotal 30 minutes

3.2 Guide indépendant10 minutes
Fin du module 3 Sujet de discussion Réponse suggérée10 minutes
Enquête post-cours10 minutes

2 devoirsTotal 60 minutes

Quiz du module 330 minutes
3.3 Quiz pratique30 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

Promesse de discussion de la fin du module 310 minutes

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Instructeurs

Philip S. Boonstra

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Regression Modeling Fundamentals
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