Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea este apreciată pentru claritatea sa și pentru exemplele sale practice, ceea ce o face accesibilă pentru cei care nu cunosc R și tehnicile statistice. Cu toate acestea, unii cititori au sperat la mai multă profunzime pe subiecte specifice, cum ar fi multicolinearitatea și utilizarea bibliotecilor avansate.
Avantaje:⬤ Exemple utile și explicații clare
⬤ accesibil pentru începători cu cunoștințe limitate de R
⬤ acoperă tehnici statistice utilizate pe scară largă
⬤ servește ca o bună resursă fundamentală.
Dezavantaje:Lipsă de profunzime privind multicolinearitatea; nu discută biblioteca tidyverse pentru analiza avansată a regresiei.
(pe baza a 3 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Regression Analysis with R
Conținutul cărții:
Construiți modele de regresie eficiente în R pentru a extrage informații valoroase din date reale Caracteristici cheie Implementați diferite tehnici de analiză a regresiei pentru a rezolva probleme comune în știința datelor - de la explorarea datelor la gestionarea valorilor lipsă De la regresia liniară simplă la regresia logistică - această carte acoperă toate tehnicile de regresie și implementarea lor în R Un ghid complet pentru construirea de modele de regresie eficiente în R și interpretarea rezultatelor obținute pentru a face predicții valoroase Descrierea cărții
Analiza de regresie este un proces statistic care permite predicția relațiilor dintre variabile. Predicțiile se bazează pe efectul întâmplător al unei variabile asupra alteia. Tehnicile de regresie pentru modelare și analiză sunt utilizate pe seturi mari de date pentru a dezvălui relațiile ascunse dintre variabile.
Această carte vă va oferi o prezentare generală a ceea ce este analiza regresiei, explicându-vă procesul de la zero. Primele câteva capitole oferă o înțelegere a diferitelor tipuri de învățare - supravegheată și nesupravegheată, modul în care aceste învățări diferă între ele. Trecem apoi la acoperirea învățării supravegheate în detaliu, acoperind diferitele aspecte ale analizei regresiei. Schița capitolelor este organizată astfel încât să ofere o imagine a tuturor etapelor acoperite într-un proces de știința datelor - încărcarea setului de date de instruire, gestionarea valorilor lipsă, EDA pe setul de date, transformări și ingineria caracteristicilor, construirea modelului, evaluarea ajustării și performanței modelului și, în final, realizarea de predicții pe seturi de date nevăzute. Fiecare capitol începe cu explicarea conceptelor teoretice și, odată ce cititorul se simte confortabil cu teoria, trecem la exemple practice pentru a sprijini înțelegerea. Exemplele practice sunt ilustrate folosind codul R, inclusiv diferitele pachete din R, cum ar fi R Stats, Caret și așa mai departe. Fiecare capitol este un amestec de teorie și exemple practice.
Până la sfârșitul acestei cărți, veți cunoaște toate conceptele și problemele legate de analiza regresiei și veți putea să vă implementați învățătura în proiectele dumneavoastră. Ce veți învăța Porniți în călătoria științei datelor utilizând regresia liniară simplă Tratați interacțiunea, coliniaritatea și alte probleme utilizând regresia liniară multiplă Înțelegeți diagnosticele și ce să faceți dacă ipotezele eșuează cu o analiză adecvată Încărcați setul de date, tratați valorile lipsă, și trasați relațiile cu ajutorul analizei exploratorii a datelor Dezvoltați un model perfect luând în considerare supraajustarea, subajustarea și validarea încrucișată Tratați problemele de clasificare prin aplicarea regresiei logistice Explorați alte tehnici de regresie - arbori de decizie, tehnici Bagging și Boosting Învățați prin punerea în aplicare a tuturor acestora cu ajutorul unui studiu de caz din lumea reală. Pentru cine este această carte
Această carte este destinată cercetătorilor și analiștilor de date în devenire care doresc să implementeze tehnici de analiză a regresiei utilizând R. Dacă sunteți interesat de statistică, știința datelor, învățarea automată și doriți să obțineți o introducere ușoară în acest subiect, atunci această carte este ceea ce vă trebuie! Înțelegerea de bază a statisticii și matematicii vă va ajuta să profitați la maximum de carte. O anumită experiență de programare cu R va fi, de asemenea, utilă Table of Contents Noțiuni introductive despre regresie Concepte de bază - Regresia liniară simplă Mai mult decât un singur predictor - MLR Regresia logistică Pregătirea datelor Evitarea problemelor de supraajustare - Obținerea generalizării Mergând mai departe cu modelele de regresie Dincolo de liniaritate - Când curba este mult mai bună Analiza regresiei în practică
