Závěr – Kam dál?

Modelování s daty v Tidyverse

Albert Y. Kim

Assistant Professor of Statistical and Data Sciences

Zdrojový kód R pro všechna videa

Dostupné na http://bit.ly/modeling_tidyverse

Další kurzy Tidyverse

Dostupné zde a zde

Tidyverse Fundamentals Track

Intermediate Tidyverse Toolbox Track

Připomenutí: Obecný rámec modelování

Obecně: $y = f(\vec{x}) + \epsilon$
Lineární regresní modely: $y = \beta_0 + \beta_1 \cdot x_1 + \epsilon$

Model s rovnoběžnými přímkami

Polynomiální model

Stromové modely

Kurzy DataCamp s jinými modely

Kurzy s různými $f()$ v $y = f(\vec{x}) + \epsilon$:

Připomenutí: Regresní tabulka

# 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: Online učebnice

Využívá nástroje tidyverse: ggplot2 a dplyr
Rozšiřuje regresní modely z tohoto kurzu
Používá datové sady evals a house_prices (a další)
Cíl: Statistická inference prostřednictvím datové vědy
Dostupné na ModernDive.com

Hodně štěstí!

Modelování s daty v Tidyverse