R ile Çok Katmanlı Modelleme Temelleri

Okullar içindeki öğrenciler veya zaman içinde tekrarlanan ölçümler gibi gözlemlerin gruplandığı veya yuvalanmış olduğu verilerle mi çalışıyorsunuz? Geleneksel istatistiksel yöntemler bu senaryolarda sık sık yetersiz kalıp, yanlış sonuçlara yol açıyor. Bu kurs, böyle karmaşık veri kümelerini doğru şekilde analiz etmek ve sağlam içgörü elde etmek için hiyerarşik doğrusal modelleme olarak da bilinen çoklu seviye modellemeyi güvenle uygulamak için gerekli bilgi ve pratik becerileri sağlayacaktır. Ne öğreneceksiniz: Çoklu seviyeli modellerin arkasındaki temel ilkeleri ve varsayımları anlayacaksınız. Analiz için hiyerarşik verileri tanımlamayı ve yapılandırmayı öğrenin. R'de iki seviyeli rastgele kesme ve rastgele eğim modelleri oluşturun ve yorumlayın. Modelin uygunluğunu ve geçerliliğini değerlendirmek için tanısal teknikler uygulayın. R içinde lme4 paketini kullanarak gerçek dünyadaki yuvalanmış veri kümelerini analiz etmeyi pratik edin. Daha karmaşık senaryolar için temel çoklu seviye modellerini ne zaman ve nasıl genişleteceğinizi tanıyın. Temel kavramlar ve terminoloji ile başlayan kurs, pratik model inşaatı, sonuçların yorumlanması ve temel tanısal kontroller yoluyla ilerler, hepsi R'de açık, adım adım yazılı örneklerle gösterilir. Bu ders, istatistik, veri analizi ve araştırma alanında hiyerarşik veya kümelenmiş verileri analiz etmeye ihtiyacı olan yeni başlayanlar için idealdir. Çok seviyeli modellemede önceden tecrübe gerekmez, ancak R programlama ve doğrusal gerilemenin temel anlayışı yararlıdır. Gelişmiş veri analiz tekniklerini öğrenme yolculuğunuza bugün başlayın.