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Logistic Regression in R for Public Health(으)로 돌아가기

임페리얼 칼리지 런던의 Logistic Regression in R for Public Health 학습자 리뷰 및 피드백

4.8
별점
324개의 평가

강좌 소개

Welcome to Logistic Regression in R for Public Health! Why logistic regression for public health rather than just logistic regression? Well, there are some particular considerations for every data set, and public health data sets have particular features that need special attention. In a word, they're messy. Like the others in the series, this is a hands-on course, giving you plenty of practice with R on real-life, messy data, with predicting who has diabetes from a set of patient characteristics as the worked example for this course. Additionally, the interpretation of the outputs from the regression model can differ depending on the perspective that you take, and public health doesn’t just take the perspective of an individual patient but must also consider the population angle. That said, much of what is covered in this course is true for logistic regression when applied to any data set, so you will be able to apply the principles of this course to logistic regression more broadly too. By the end of this course, you will be able to: Explain when it is valid to use logistic regression Define odds and odds ratios Run simple and multiple logistic regression analysis in R and interpret the output Evaluate the model assumptions for multiple logistic regression in R Describe and compare some common ways to choose a multiple regression model This course builds on skills such as hypothesis testing, p values, and how to use R, which are covered in the first two courses of the Statistics for Public Health specialisation. If you are unfamiliar with these skills, we suggest you review Statistical Thinking for Public Health and Linear Regression for Public Health before beginning this course. If you are already familiar with these skills, we are confident that you will enjoy furthering your knowledge and skills in Statistics for Public Health: Logistic Regression for Public Health. We hope you enjoy the course!...

최상위 리뷰

RP

2020년 12월 18일

Very good specialisation on logistic regression, with depth info not only on how-to of the model creation itself, but interpreting and choosing between multiple ones. I fully recommend it.

RR

2020년 12월 23일

This is a wonderful course. Anyone who wants to model a binary classification model must go for this course. It covers everything in details with logic and humour.

필터링 기준:

Logistic Regression in R for Public Health의 66개 리뷰 중 1~25

교육 기관: Sajith S

2020년 4월 11일

교육 기관: Nevin J

2019년 12월 5일

교육 기관: LIANG Y

2020년 8월 22일

교육 기관: Ollie D

2020년 8월 27일

교육 기관: kasra k

2021년 4월 28일

교육 기관: SAVINO S

2020년 9월 29일

교육 기관: Wei Q L

2020년 8월 31일

교육 기관: Mohammad R W

2019년 11월 18일

교육 기관: Arijit N

2019년 12월 3일

교육 기관: Vivekananda D

2019년 6월 19일

교육 기관: Maria G G H

2020년 3월 9일

교육 기관: Ikenna M

2020년 1월 23일

교육 기관: Erin

2019년 11월 12일

교육 기관: Roxana P

2020년 12월 19일

교육 기관: Rahul R

2020년 12월 24일

교육 기관: Tommy G

2019년 9월 10일

교육 기관: ji t

2019년 4월 5일

교육 기관: Pei-Yu L

2020년 9월 28일

교육 기관: Luna D R

2020년 8월 17일

교육 기관: Rob v M

2020년 3월 24일

교육 기관: Donghan S

2019년 9월 27일

교육 기관: Elisabeth P

2021년 2월 12일

교육 기관: Paweł P

2022년 11월 23일

교육 기관: Sergio P

2019년 10월 18일

교육 기관: Ying Q

2022년 8월 9일