まとめ

R における Generalized Linear Models

Richard Erickson

Instructor

学習内容

• GLMによるLMの拡張:
  • ポアソン誤差項
  • 二項誤差項
• 結果の理解とプロット
• 重回帰によるGLM

次のステップ

• DataCamp 重（線形）回帰コース（R）
• ランダム効果の組み込み：階層モデルと混合効果モデル（R）
• 一般化加法モデル（R）（GAM）による非線形モデリング
• AICなどモデル選択による係数の決定
• その他の回帰手法
• 検索やRパッケージドキュメントによる自己学習

コーディングを楽しみましょう！

R における Generalized Linear Models