Analyse de régression et modélisation prédictive avec R

Les données n'ont de valeur que par les informations que vous en extrayez. La modélisation prédictive vous permet d'anticiper les tendances et de prendre des décisions basées sur les données en comprenant les relations entre les variables. Dans ce cours complet, vous passerez de la compréhension des concepts statistiques de base à la construction de modèles prédictifs robustes à l'aide du langage de programmation R. Vous maîtriserez les fondamentaux de l'analyse de régression, apprendrez à valider les hypothèses du modèle et appliquerez ces techniques à des ensembles de données en utilisant des flux de travail R modernes. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de la modélisation prédictive et de la régression statistique - Construire et interpréter des modèles de régression linéaire simple et multiple dans R - Évaluer l'ajustement du modèle à l'aide du R-carré, de l'analyse des résidus et des graphiques de diagnostic - Identifier et résoudre les problèmes de modélisation courants tels que la multicolinéarité - Appliquer les flux de travail modernes tidyverse et tidymodels pour une préparation de données et une modélisation propres - Explorer les techniques de classification fondamentales pour les résultats catégoriels Le cours commence par la terminologie essentielle et les fondements mathématiques de la régression avant de vous guider à travers des explications écrites et des extraits de code R pratiques. Vous progresserez des relations bivariées simples aux modèles multivariés complexes et aux flux de travail de classification de base. Ce cours est conçu pour les débutants en science des données, les analystes commerciaux et les étudiants qui souhaitent acquérir une base solide en analyse prédictive. Aucune expérience préalable avec R ou les statistiques avancées n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer le pouvoir prédictif de vos données.