کتاب آموزش جامع تحلیل رگرسیون خطی با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع تحلیل رگرسیون خطی با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R

موضوع کلی: علوم داده و آمار کاربردی

موضوع میانی: تحلیل‌های آماری و مدل‌سازی پیش‌بینی‌گر

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم پایه در تحلیل رگرسیون
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی R و RStudio
  • 3. ساختار داده‌ها و مدیریت مجموعه‌های داده در R
  • 4. تجسم اولیه داده‌ها و شناسایی همبستگی متغیرها
  • 5. مفهوم رگرسیون خطی ساده و برازش مدل
  • 6. استخراج و تفسیر ضرایب رگرسیون
  • 7. بررسی مفروضات کلاسیک رگرسیون خطی
  • 8. تحلیل باقی‌مانده‌ها و تشخیص خطاهای مدل
  • 9. ارزیابی دقت مدل با استفاده از شاخص‌های آماری
  • 10. مفهوم رگرسیون خطی چندگانه و تعمیم مدل
  • 11. استانداردسازی متغیرها و اهمیت مقیاس‌بندی
  • 12. بررسی هم‌خطی چندگانه و روش‌های شناسایی آن
  • 13. انتخاب متغیرهای مستقل بهینه در مدل
  • 14. استفاده از متغیرهای مجازی در مدل‌سازی آماری
  • 15. تعامل بین متغیرها و اثرات تعدیل‌گر
  • 16. روش‌های بهینه‌سازی مدل با استفاده از گام‌به‌گام
  • 17. بررسی نرمال بودن توزیع خطاها
  • 18. شناسایی داده‌های پرت و اثرگذار در مدل
  • 19. استفاده از مدل‌های رگرسیون برای پیش‌بینی
  • 20. ارزیابی عملکرد مدل با داده‌های تست و آموزش
  • 21. مفهوم رگرسیون لجستیک برای متغیرهای پاسخ دوگانه
  • 22. تفسیر نسبت شانس در مدل‌های طبقه‌بندی
  • 23. اعتبارسنجی متقاطع برای افزایش دقت پیش‌بینی
  • 24. مقایسه مدل‌های رگرسیون با استفاده از معیارهای اطلاعاتی
  • 25. کاربرد رگرسیون در تحلیل سری‌های زمانی ساده
  • 26. استفاده از بسته‌های پیشرفته R برای تحلیل رگرسیون
  • 27. گزارش‌نویسی و مستندسازی نتایج تحلیل آماری
  • 28. اخلاق در تحلیل داده و گزارش‌دهی صادقانه نتایج
  • 29. پیاده‌سازی یک پروژه کامل تحلیل داده در محیط R
  • 30. نکات کلیدی در تفسیر نتایج برای تصمیم‌گیری مدیریتی
تگ‌ها: آمار کاربردی تحلیل آماری تحلیل داده با R رگرسیون خطی زبان برنامه نویسی R علم داده علوم داده مدل سازی پیش بینی مدل سازی رگرسیون یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.