まとめ - 次のステップ

tidyverse で学ぶモデリング

Albert Y. Kim

Assistant Professor of Statistical and Data Sciences

全動画のRソースコード

http://bit.ly/modeling_tidyverse で公開中

その他のTidyverseコース

こちらおよびこちらで公開中

Tidyverse Fundamentals トラック

Intermediate Tidyverse Toolbox トラック

復習：モデリングの基本的な枠組み

一般式：$y = f(\vec{x}) + \epsilon$
線形回帰モデル：$y = \beta_0 + \beta_1 \cdot x_1 + \epsilon$

平行傾きモデル

多項式モデル

ツリーモデル

他のモデルを使用するDataCampコース

異なる $f()$ を使用するコース（$y = f(\vec{x}) + \epsilon$）：

復習：回帰テーブル

# 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：オンライン教科書

tidyverse ツールを使用：ggplot2 および dplyr
本コースの回帰モデルを発展させた内容
evals および house_prices データセット（他も含む）を使用
目標：データサイエンスによる統計的推測
ModernDive.com で公開中

頑張ってください！

tidyverse で学ぶモデリング