Об этом курсе

Недавно просмотрено: 35,402
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень

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

Прибл. 12 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

Чему вы научитесь

  • Describe a data set from scratch using descriptive statistics and simple graphical methods as a first step for advanced analysis using R software

  • Interpret the output from your analysis and appraise the role of chance and bias as potential explanations

  • Run multiple logistic regression analysis in R and interpret the output

  • Evaluate the model assumptions for multiple logistic regression in R

Приобретаемые навыки

Logistic RegressionR Programming
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень

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

Прибл. 12 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

Преподаватели

от партнера

Логотип Имперский колледж Лондона

Имперский колледж Лондона

Сделайте шаг навстречу диплому магистра.

курс входит в онлайн-программу ''Global Master of Public Health' от партнера Имперский колледж Лондона. Если вы переходите на полную программу, курсы засчитываются при получении диплома.

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

2 ч. на завершение

Introduction to Logistic Regression

2 ч. на завершение
3 видео ((всего 12 мин.)), 7 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
3 видео
Introduction to Logistic Regression5мин
Odds and Odds Ratios3мин
7 материалов для самостоятельного изучения
About Imperial College & the team5мин
How to be successful in this course5мин
Grading policy5мин
Data set and Glossary10мин
Additional Reading10мин
Why does linear regression not work with binary outcomes?10мин
Odds Ratios and Examples from the Literature10мин
2 практических упражнения
Logistic Regression10мин
End of Week Quiz10мин
Неделя
2

Неделя 2

3 ч. на завершение

Logistic Regression in R

3 ч. на завершение
2 видео ((всего 11 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
2 видео
Logistic Regression in R5мин
4 материала для самостоятельного изучения
How to Describe Data in R20мин
Results of Cross Tabulation20мин
Practice in R: Simple Logistic Regression15мин
Feedback - Output and Interpretation from Simple Logistic Regression35мин
2 практических упражнения
Cross Tabulation30мин
Interpreting Simple Logistic Regression30мин
Неделя
3

Неделя 3

3 ч. на завершение

Running Multiple Logistic Regression in R

3 ч. на завершение
1 видео ((всего 4 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
6 материалов для самостоятельного изучения
Describing your Data and Preparing to Run Multiple Logistic Regression35мин
Practice in R: Describing Variables20мин
Feedback20мин
Practice in R: Running Multiple Logistic Regression15мин
Feedback: Multiple Regression Model
Feedback on the Assessment10мин
1 практическое упражнение
Running A New Logistic Regression Model30мин
Неделя
4

Неделя 4

5 ч. на завершение

Assessing Model Fit

5 ч. на завершение
3 видео ((всего 17 мин.)), 10 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
3 видео
Overfitting and Non-convergence6мин
Summary of the Course3мин
10 материалов для самостоятельного изучения
Model Fit in Logistic Regression10мин
How to Interpret Model Fit and Performance Information in R10мин
Further Reading on Model Fit20мин
Summary of Different Ways to Run Multiple Regression10мин
Practice in R: Applying Backwards Elimination30мин
Feedback: Backwards Elimination20мин
Practice in R: Run a Model with Different Predictors30мин
Feedback on the New Model10мин
Further Reading on Model Selection Methods20мин
R Code for the Whole Module20мин
3 практических упражнения
Quiz on R’s Default Output for the Model30мин
Overfitting and Model Selection20мин
End of Course Quiz

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе LOGISTIC REGRESSION IN R FOR PUBLIC HEALTH

Посмотреть все отзывы

Специализация Статистический анализ в здравоохранении на языке R: общие сведения

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....
Статистический анализ в здравоохранении на языке R

Часто задаваемые вопросы

  • Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.

    • Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
    • Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
  • 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.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.