Об этом курсе
Недавно просмотрено: 16,543

Сделайте шаг навстречу диплому.

Попробуйте лекции, материалы для самостоятельного изучения и задания со свободным графиком для программы Imperial MPH

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

You should know the basics of types of variables, distributions, hypothesis testing, p values and confidence intervals using R, though I'll recap.

Прибл. 10 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 4 weeks of study 3-5 hours per week ...

Английский

Субтитры: Английский

Чему вы научитесь

  • Check

    Describe when a linear regression model is appropriate to use

  • Check

    Read in and check a data set's variables using the software R prior to undertaking a model analysis

  • Check

    Fit a multiple linear regression model with interactions, check model assumptions and interpret the output

Приобретаемые навыки

Correlation And DependenceLinear RegressionR Programming

Сделайте шаг навстречу диплому.

Попробуйте лекции, материалы для самостоятельного изучения и задания со свободным графиком для программы Imperial MPH

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

You should know the basics of types of variables, distributions, hypothesis testing, p values and confidence intervals using R, though I'll recap.

Прибл. 10 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 4 weeks of study 3-5 hours per week ...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
5 ч. на завершение

INTRODUCTION TO LINEAR REGRESSION

Before jumping ahead to run a regression model, you need to understand a related concept: correlation. This week you’ll learn what it means and how to generate Pearson’s and Spearman’s correlation coefficients in R to assess the strength of the association between a risk factor or predictor and the patient outcome. Then you’ll be introduced to linear regression and the concept of model assumptions, a key idea underpinning so much of statistical analysis.

...
7 видео ((всего 34 мин.)), 9 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
7 видео
Pearson’s Correlation Part I3мин
Pearson’s Correlation Part II6мин
Intro to Linear Regression: Part I4мин
Intro to Linear Regression: Part II3мин
Linear Regression and Model Assumptions: Part I6мин
Linear Regression and Model Assumptions: Part II5мин
9 материала для самостоятельного изучения
About Imperial College London & the Team10мин
How to be successful in this course10мин
Grading policy10мин
Data set and Glossary10мин
Additional Reading10мин
Reading: Linear Regression Models: Behind the Headlines5мин
Linear Regression Models: Behind the Headlines: Written Summary20мин
Warnings and precautions for Pearson's correlation20мин
Introduction to Spearman correlation15мин
5 практического упражнения
Linear Regression Models: Behind the Headlines10мин
Correlations30мин
Spearman Correlation20мин
Practice Quiz on Linear Regression20мин
End of Week Quiz20мин
Неделя
2
4 ч. на завершение

Linear Regression in R

You’ll be introduced to the COPD data set that you’ll use throughout the course and will run basic descriptive analyses. You’ll also practise running correlations in R. Next, you’ll see how to run a linear regression model, firstly with one and then with several predictors, and examine whether model assumptions hold.

...
3 видео ((всего 11 мин.)), 8 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
3 видео
Fitting the linear regression3мин
Multiple Regression4мин
8 материала для самостоятельного изучения
Recap on installing R10мин
Assessing distributions and calculating the correlation coefficient in R 10мин
Feedback10мин
How to fit a regression model in R10мин
Feedback15мин
Fitting the Multiple Regression in R30мин
Feedback10мин
Summarising correlation and linear regression30мин
2 практического упражнения
Linear Regression20мин
End of Week Quiz20мин
Неделя
3
4 ч. на завершение

Multiple Regression and Interaction

Now you’ll see how to extend the linear regression model to include binary and categorical variables as predictors and learn how to check the correlation between predictors. Then you’ll see how predictors can interact with each other and how to incorporate the necessary interaction terms into the model and interpret them. Different kinds of interactions exist and can be challenging to interpret, so we will take it slowly with worked examples and opportunities to practise.

...
4 видео ((всего 17 мин.)), 9 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
4 видео
Introduction to Key Dataset Features: Part II2мин
Interactions between binary variables4мин
Interactions between binary and continuous variables5мин
9 материала для самостоятельного изучения
How to assess key features of a dataset in R20мин
How to check your data in R10мин
Good Practice Steps20мин
Practice with R: Run a Good Practice Analysis30мин
Practice with R: Run Multiple Regression30мин
Feedback10мин
Practice with R: Running and interpreting a multiple regression30мин
Feedback15мин
Additional Reading10мин
2 практического упражнения
Fitting and interpreting model results20мин
Interpretation of interactions20мин
Неделя
4
3 ч. на завершение

MODEL BUILDING

The last part of the course looks at how to build a regression model when you have a choice of what predictors to include in it. It describes commonly used automated procedures for model building and shows you why they are so problematic. Lastly, you’ll have the chance to fit some models using a more defensible and robust approach.

...
5 видео ((всего 16 мин.)), 7 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
5 видео
Variable Selection3мин
Developing a Model Building Strategy6мин
Summary of developing a Model Building Strategy56
Summary of Course1мин
7 материала для самостоятельного изучения
Feedback10мин
Further details of limitations of stepwise10мин
How many predictors can I include?10мин
Practice with R: Developing your model
Practice with R: Fitting the final model10мин
Feedback on developing the model10мин
Final R Code20мин
2 практического упражнения
Problems with automated approaches20мин
End of Course Quiz20мин
4.7
Рецензии: 4Chevron Right

Лучшие отзывы о курсе Linear Regression in R for Public Health

автор: RHMay 22nd 2019

Amazing course, it has been great revision for me with OLS

Преподаватели

Avatar

Alex Bottle

Reader in Medical Statistics
School of Public Health
Avatar

Victoria Cornelius

Senior Lecturer in Medical Statistics and Clinical Trials

Получите новый диплом с выгодой

курс входит в онлайн-программу ''Global Master of Public Health' от партнера Имперский колледж Лондона. Начните открытый курс или специализацию сегодня, чтобы смотреть курсы от преподавателей iMBA и сдавать самостоятельные работы. По окончании каждого курса вы получите сертификат, который можно добавить в резюме или профиль LinkedIn. Если вы переходите на полную программу, курсы засчитываются при получении диплома.

О Имперский колледж Лондона

Imperial College London is a world top ten university with an international reputation for excellence in science, engineering, medicine and business. located in the heart of London. Imperial is a multidisciplinary space for education, research, translation and commercialisation, harnessing science and innovation to tackle global challenges. Imperial students benefit from a world-leading, inclusive educational experience, rooted in the College’s world-leading research. Our online courses are designed to promote interactivity, learning and the development of core skills, through the use of cutting-edge digital technology....

О специализации ''Statistical Analysis with R for Public Health'

Statistics are everywhere. The probability it will rain today. Trends over time in unemployment rates. The odds that India will win the next cricket world cup. In sports like football, they started out as a bit of fun but have grown into big business. Statistical analysis also has a key role in medicine, not least in the broad and core discipline of public health. In this specialisation, you’ll take a peek at what medical research is and how – and indeed why – you turn a vague notion into a scientifically testable hypothesis. You’ll learn about key statistical concepts like sampling, uncertainty, variation, missing values and distributions. Then you’ll get your hands dirty with analysing data sets covering some big public health challenges – fruit and vegetable consumption and cancer, risk factors for diabetes, and predictors of death following heart failure hospitalisation – using R, one of the most widely used and versatile free software packages around. This specialisation consists of four courses – statistical thinking, linear regression, logistic regression and survival analysis – and is part of our upcoming Global Master in Public Health degree, which is due to start in September 2019. The specialisation can be taken independently of the GMPH and will assume no knowledge of statistics or R software. You just need an interest in medical matters and quantitative data....
Statistical Analysis with R for Public Health

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.