النمذجة الإحصائية باستخدام GLMs والانحدار غير المعلمي

غالبًا ما يفشل الانحدار الخطي التقليدي عندما تتبع البيانات توزيعات غير طبيعية أو تظهر أنماطًا معقدة وغير خطية. يعد فهم كيفية التعامل مع هذه التعقيدات الواقعية أمرًا ضروريًا لأي محلل بيانات أو باحث حديث. ترشدك هذه الدورة خلال الانتقال من النماذج الخطية الأساسية إلى الأطر الإحصائية المرنة التي يمكنها التعامل مع مجموعة واسعة من أنواع البيانات. ستتعلم نمذجة النتائج الثنائية وبيانات العد والاتجاهات غير الخطية باستخدام مجموعة متنوعة من الأدوات الرياضية القوية. بحلول نهاية هذه الدورة، ستتمكن من اختيار وتنفيذ نهج النمذجة المناسب لمجموعات البيانات المتنوعة، مما يضمن أن يكون تحليلك دقيقًا وقابلًا للتفسير. ما ستتعلمه: - فهم أسس النماذج الخطية المعممة (GLMs) لتوزيعات البيانات غير الطبيعية. - تطبيق الانحدار اللوجستي لحل مشاكل التصنيف وتفسير نسب الأرجحية الناتجة. - تطبيق التقنيات غير المعلمية مثل مقدرات النواة ومنحنيات التنعيم للملاءمة المرنة للبيانات. - استكشاف النماذج الجمعية المعممة (GAMs) لموازنة مرونة النموذج مع قابلية التفسير الإحصائي. - ممارسة تقييم النموذج والتحقق من صحته باستخدام تقنيات التحقق المتقاطع الحديثة. - تحليل مجموعات البيانات المعقدة باستخدام مكتبات إطارات البيانات الحديثة لمعالجة البيانات بكفاءة. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والأسس المفاهيمية لوظائف الارتباط قبل الانتقال إلى التطبيق العملي لـ GLMs والطرق غير المعلمية. ستتقدم من خلال الشروحات المكتوبة والأمثلة المستندة إلى التعليمات البرمجية المصممة لبناء أساس نظري وعملي قوي. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين الذين لديهم فهم أساسي للانحدار الخطي البسيط ويرغبون في توسيع مجموعة أدواتهم الإحصائية. ابدأ في بناء نماذج إحصائية أكثر مرونة ودقة اليوم.