總結：接下來去哪裡？

在 Tidyverse 中進行資料建模

Albert Y. Kim

Assistant Professor of Statistical and Data Sciences

所有影片的 R 原始碼

可在 http://bit.ly/modeling_tidyverse 取得

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其他 Tidyverse 課程

可在這裡與這裡找到

Tidyverse 基礎學習路徑

Tidyverse 進階工具箱學習路徑

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複習：一般建模框架

  • 一般形式：$y = f(\vec{x}) + \epsilon$
  • 線性迴歸模型：$y = \beta_0 + \beta_1 \cdot x_1 + \epsilon$
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平行斜率模型

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多項式模型

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決策樹模型

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使用其他模型的 DataCamp 課程

以不同 $f()$ 表示 $y = f(\vec{x}) + \epsilon$ 的課程：

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複習：迴歸表

# 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
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ModernDive：線上教材

  • 使用 tidyverse 工具：ggplot2 與 dplyr
  • 延伸本課的迴歸模型
  • 使用 evals 與 house_prices 資料集（及其他）
  • 目標：以資料科學進行統計推論
  • 可在 ModernDive.com 取得
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祝你好運！

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