課程信息

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可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級

You'll need to have taken the Statistical Thinking and Linear Regression courses in this series or have equivalent knowledge.

完成時間大約為12 小時
英語(English)

您將獲得的技能

Logistic RegressionR Programming
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提供方

Placeholder

伦敦帝国学院

立即開始攻讀碩士學位

此 課程 隸屬於 伦敦帝国学院 提供的 100% 在線 Global Master of Public Health。 如果您被錄取參加全部課程,您的課程將計入您的學位學習進程。

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

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完成時間為 2 小時

Introduction to Logistic Regression

完成時間為 2 小時
3 個視頻 (總計 12 分鐘), 7 個閱讀材料, 2 個測驗
3 個視頻
Introduction to Logistic Regression5分鐘
Odds and Odds Ratios3分鐘
7 個閱讀材料
About Imperial College & the team5分鐘
How to be successful in this course5分鐘
Grading policy5分鐘
Data set and Glossary10分鐘
Additional Reading10分鐘
Why does linear regression not work with binary outcomes?10分鐘
Odds Ratios and Examples from the Literature10分鐘
2 個練習
Logistic Regression10分鐘
End of Week Quiz10分鐘
2

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完成時間為 3 小時

Logistic Regression in R

完成時間為 3 小時
2 個視頻 (總計 11 分鐘), 4 個閱讀材料, 2 個測驗
2 個視頻
Logistic Regression in R5分鐘
4 個閱讀材料
How to Describe Data in R20分鐘
Results of Cross Tabulation20分鐘
Practice in R: Simple Logistic Regression15分鐘
Feedback - Output and Interpretation from Simple Logistic Regression35分鐘
2 個練習
Cross Tabulation30分鐘
Interpreting Simple Logistic Regression30分鐘
3

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完成時間為 3 小時

Running Multiple Logistic Regression in R

完成時間為 3 小時
1 個視頻 (總計 4 分鐘), 6 個閱讀材料, 1 個測驗
6 個閱讀材料
Describing your Data and Preparing to Run Multiple Logistic Regression35分鐘
Practice in R: Describing Variables20分鐘
Feedback20分鐘
Practice in R: Running Multiple Logistic Regression15分鐘
Feedback: Multiple Regression Model
Feedback on the Assessment10分鐘
1 個練習
Running A New Logistic Regression Model30分鐘
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完成時間為 5 小時

Assessing Model Fit

完成時間為 5 小時
3 個視頻 (總計 17 分鐘), 10 個閱讀材料, 3 個測驗
3 個視頻
Overfitting and Non-convergence6分鐘
Summary of the Course3分鐘
10 個閱讀材料
Model Fit in Logistic Regression10分鐘
How to Interpret Model Fit and Performance Information in R10分鐘
Further Reading on Model Fit20分鐘
Summary of Different Ways to Run Multiple Regression10分鐘
Practice in R: Applying Backwards Elimination30分鐘
Feedback: Backwards Elimination20分鐘
Practice in R: Run a Model with Different Predictors30分鐘
Feedback on the New Model10分鐘
Further Reading on Model Selection Methods20分鐘
R Code for the Whole Module20分鐘
3 個練習
Quiz on R’s Default Output for the Model30分鐘
Overfitting and Model Selection20分鐘
End of Course Quiz

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