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欢迎访问公共卫生 R 线性回归！公共卫生被定义为 "通过社会有组织的努力来预防疾病、延长生命和促进健康的艺术和科学"。了解疾病的起因和恶化原因显然是其中至关重要的部分。这就需要建立统计模型，描述病人和环境因素如何影响我们患病的几率。本课程将向您展示如何从零开始创建此类模型，首先向您介绍相关性和线性回归的概念，然后引导您导入和检查数据，最后向您展示如何拟合模型。以呼吸系统疾病为例，这些模型将描述患者和其他因素如何影响肺功能等结果。
公共卫生领域的 R 线性回归
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积累特定领域的专业知识
本课程是 使用 R 进行公共卫生统计分析 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
在开始运行回归模型之前，您需要了解一个相关概念：相关性。本周您将了解它的含义，以及如何在 R 中生成皮尔逊和斯皮尔曼相关系数，以评估风险因素或预测因子与患者结果之间的关联强度。然后，您将了解线性回归和模型假设的概念，这是支撑大量统计分析的关键思想。
涵盖的内容
7个视频9篇阅读材料5个作业2个讨论话题1个插件
您将学习整个课程中使用的慢性阻塞性肺病数据集，并运行基本的描述性分析。接下来，您将了解如何运行线性回归模型，首先是一个预测因子，然后是多个预测因子，并检查模型假设是否成立。
涵盖的内容
3个视频8篇阅读材料2个作业3个讨论话题
现在，您将看到如何扩展线性回归模型，将二元变量和分类变量作为预测变量，并学习如何检查预测变量之间的相关性。然后，您将看到预测因子如何相互影响，以及如何将必要的交互项纳入模型并对其进行解释。存在不同种类的交互作用，对它们的解释可能具有挑战性，因此我们将通过工作示例和练习机会慢慢讲解。
涵盖的内容
4个视频9篇阅读材料2个作业
课程的最后一部分将探讨当您可以选择将哪些预测因子纳入回归模型时，如何建立回归模型。它介绍了常用的自动建模程序，并向您说明了这些程序为什么会出现问题。最后，您将有机会使用更可靠、更稳健的方法拟合一些模型。
涵盖的内容
5个视频7篇阅读材料2个作业2个讨论话题1个插件
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状态：免费试用Johns Hopkins University
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状态：免费试用Imperial College London
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
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Larry W.
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Chaitanya A.
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学生评论
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VB
4
已于 Jan 18, 2020审阅
Great way to start modelling using R. Course instructor is good. The concepts are well introduced and put into practice with R. Finally, to get a hang of the whole thing, you need a lot of practice!
SI
5
已于 Feb 27, 2021审阅
The course was an excellent utilisation of time. I am looking forward to explore further and utilise the skills I acquired.
JA
5
已于 Oct 29, 2020审阅
Great step by step explanation of the linear regression model-building process. Very clear. Also highlights pitfalls to avoid.
常见问题
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