Sonuç - Buradan nereye?

Tidyverse ile Verilerle Modelleme

Albert Y. Kim

Assistant Professor of Statistical and Data Sciences

Tüm videoların R kaynak kodu

Şurada mevcut: http://bit.ly/modeling_tidyverse

Diğer Tidyverse kursları

Buradan buraya ve buraya ulaşabilirsin

Tidyverse Fundamentals Track

Intermediate Tidyverse Toolbox Track

Hatırlatma: Genel modelleme çerçevesi

Genel: $y = f(\vec{x}) + \epsilon$
Doğrusal regresyon modelleri: $y = \beta_0 + \beta_1 \cdot x_1 + \epsilon$

Paralel eğimler modeli

Polinom model

Ağaç modelleri

Başka modeller kullanan DataCamp kursları

$y = f(\vec{x}) + \epsilon$ ifadesinde farklı $f()$ içeren kurslar:

Hatırlatma: Regresyon tablosu

# Fit model:
model_score_1 <- lm(score ~ age, data = evals)

# Output regression table:
get_regression_table(model_score_1)

# A tibble: 2 x 7
  term      estimate std_error statistic p_value lower_ci upper_ci
  <chr>        <dbl>     <dbl>     <dbl>   <dbl>    <dbl>    <dbl>
1 intercept    4.46      0.127     35.2    0        4.21     4.71 
2 age         -0.006     0.003     -2.31   0.021   -0.011   -0.001

ModernDive: Çevrimiçi ders kitabı

tidyverse araçlarını kullanır: ggplot2 ve dplyr
Bu kurstaki regresyon modellerini genişletir
evals ve house_prices veri kümelerini (ve daha fazlasını) kullanır
Amaç: Veri bilimiyle istatistiksel çıkarım
ModernDive.com adresinde mevcut

Bol şans!

Tidyverse ile Verilerle Modelleme