Prazos flexíveis

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Curso 3 de 4 no
Análise estatística com R para especialização em saúde pública
Nível intermediário
Você precisará fazer os cursos de pensamento estatístico e regressão linear nesta série ou ter conhecimento equivalente.
Aproximadamente. 12 horas para concluir
Inglês
Legendas: francês, português (europeu), russo, inglês, espanhol

Alex garrafa
Professor Médico Estatística
Escola de Saúde Pública – O que você aprenderá com este curso
Introdução à regressão logística
Bem -vindo às estatísticas para a saúde pública: regressão logística para a saúde pública! Nesta semana, você será apresentado à regressão logística e seus usos na saúde pública. Vamos nos concentrar no motivo pelo qual a regressão linear não funciona com resultados binários e em chances e odds ratios, e você terminará a semana praticando suas novas habilidades. Até o final desta semana, você poderá explicar quando é válido usar a regressão logística e definir odds e odds ratios. Boa sorte!
Regressão logística em r
Nesta semana, você aprenderá como preparar dados para a regressão logística, como descrever dados em r, como executar um modelo de regressão logística simples em r e como interpretar a saída. Você também terá a oportunidade de praticar suas novas habilidades. Até o final desta semana, você poderá executar uma análise de regressão logística simples em r e interpretar a saída. Boa sorte!
Executando múltiplas regressão logística em r
Agora que você está feliz em incluir um preditor no modelo, nesta semana você aprenderá como executar várias regressão logística, incluindo descrever e preparar seus dados e executar novos modelos de regressão logística. Você terá a oportunidade de praticar suas novas habilidades. Até o final da semana, você poderá executar várias análises de regressão logística em r e interpretar a saída. Boa sorte!
Avaliando o ajuste do modelo
Bem -vindo à última semana do curso! Nesta semana, você aprenderá como avaliar o ajuste do modelo e o desempenho do modelo, como evitar o problema do excesso de ajuste e como escolher quais variáveis ​​do seu conjunto de dados devem entrar no seu modelo de regressão múltipla. Você colocará todas as habilidades que aprendeu ao longo do curso em prática. Até o final desta semana, você poderá avaliar as suposições do modelo para regressão logística múltipla em r e descrever e comparar algumas maneiras comuns de escolher um modelo de regressão múltipla. Boa sorte!