Dieser Kurs führt die Lernenden in die Analyse binärer/dichotomer Ergebnisse ein. Die Lernenden werden mit grundlegenden Tests für Zwei-Gruppen-Vergleiche und statistische Inferenz sowie Vorhersage im weiteren Sinne unter Verwendung der logistischen Regression vertraut gemacht. Sie werden den Zusammenhang zwischen Prävalenz, Risikoverhältnis und Odds Ratio verstehen. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu verstehen, wie binäre Ergebnisse entstehen, wie man R verwendet, um Proportionen zwischen zwei Gruppen zu vergleichen, wie man logistische Regressionen in R anpasst, wie man Vorhersagen mit Hilfe der logistischen Regression macht und wie man die Qualität dieser Vorhersagen bewertet. Alle Konzepte, die in diesem Kurs vermittelt werden, werden auf verschiedene Weise behandelt: Folienvorlesungen, angeleitete Kodierungsübungen mit dem Dozenten und unabhängige, aber strukturierte Übungen.

Logistische Regression und Vorhersage für Gesundheitsdaten
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Logistische Regression und Vorhersage für Gesundheitsdaten
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Datenwissenschaft für die Gesundheitsforschung“


Dozenten: Philip S. Boonstra
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Verstehen, wie binäre Ergebnisse zustande kommen, und den Unterschied zwischen Prävalenz, Risikoverhältnis und Odds Ratio kennen
Verwenden Sie die Logistische Regression zur Schätzung und Interpretation des Zusammenhangs zwischen einem oder mehreren Prädiktoren und einem binären Ergebnis
Die Grundsätze der logistischen Regression zur Erstellung von Vorhersagen und zur Bewertung der Qualität dieser Vorhersagen zu verstehen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
- Kategorie: Statistische Inferenz
- Kategorie: Deskriptive Statistik
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Biostatistik
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Logistische Regression
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Epidemiologie
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Kategorie: Prädiktive Analytik
- Kategorie: Datenanalyse
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: R Programmierung
Wichtige Details

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 3 Module
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