Курс на Stepik

Курс Data Science. Logistic Regression

Бесплатно

Data Science. Logistic Regression ★ 4.500

Открыть на
STEPIK.ORG

In this course, you will learn what is a logistic regression model, what it is used for, and how to fit a model to real data using RStudio.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	788
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	2
Рейтинг курса	4.500
Количество уроков	22
Количество квизов	49
Время прохождения курса	2 ч.	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	9 лет назад	—	—	—	—
Последнее обновление	6 лет назад	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Data Science. Logistic Regression»

2 раздела Уроки в курсе «Data Science. Logistic Regression»

Уроки в курсе «Data Science. Logistic Regression»

22 урока Тесты в курсе «Data Science. Logistic Regression»

Тесты в курсе «Data Science. Logistic Regression»

49 тестов Время прохождения курса «Data Science. Logistic Regression»

Время прохождения курса «Data Science. Logistic Regression»

2 ч.

Последнее обновление курса «Data Science. Logistic Regression»

обн. 6 лет назад

Theory Lesson "Data Science. Logistic Regression"

2 урока

1. Introduction to logistic regression ↗

2. Logistic regression in RStudio ↗

Practice Lesson "Data Science. Logistic Regression"

20 уроков

1. Exploring data ↗

2. The importance of data types ↗

3. Training and testing sets ↗

4. Simple logistic regression - 1 ↗

5. Simple logistic regression - 2 ↗

6. Statistical significance of covariates ↗

7. Computing odds ratios ↗

8. Interpreting odds ratios ↗

9. Confidence intervals - 1 ↗

10. Confidence intervals - 2 ↗

11. ORs for non-unitary increments ↗

12. Likelihood ratio test - 1 ↗

13. Likelihood ratio test - 2 ↗

14. Estimating probabilities ↗

15. From probability to prediction ↗

16. Assessing model calibration ↗

17. Adjusting model calibration ↗

18. Confusion matrix ↗

19. Sensitivity ↗

20. Specificity ↗