Über diesen Kurs

51,031 kürzliche Aufrufe

Karriereergebnisse der Lernenden

50%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“

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

Ca. 15 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch

Was Sie lernen werden

  • Describe when a linear regression model is appropriate to use

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

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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Correlation And DependenceLinear RegressionR Programming

Karriereergebnisse der Lernenden

50%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“

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

Ca. 15 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch

von

Imperial College London-Logo

Imperial College London

Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.

Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses Global Master of Public Health von Imperial College London. Wenn Sie in das komplette Programm aufgenommen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

5 Stunden zum Abschließen

INTRODUCTION TO LINEAR REGRESSION

5 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 34 min), 9 Lektüren, 5 Quiz
7 Videos
Pearson’s Correlation Part I3m
Pearson’s Correlation Part II6m
Intro to Linear Regression: Part I4m
Intro to Linear Regression: Part II3m
Linear Regression and Model Assumptions: Part I6m
Linear Regression and Model Assumptions: Part II5m
9 Lektüren
About Imperial College London & the Team10m
How to be successful in this course10m
Grading policy10m
Data set and Glossary10m
Additional Reading10m
Linear Regression Models: Behind the Headlines5m
Linear Regression Models: Behind the Headlines: Written Summary20m
Warnings and precautions for Pearson's correlation20m
Introduction to Spearman correlation15m
5 praktische Übungen
Linear Regression Models: Behind the Headlines10m
Correlations30m
Spearman Correlation20m
Practice Quiz on Linear Regression20m
End of Week Quiz20m
Woche
2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Linear Regression in R

4 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 11 min), 8 Lektüren, 2 Quiz
3 Videos
Fitting the linear regression3m
Multiple Regression4m
8 Lektüren
Recap on installing R10m
Assessing distributions and calculating the correlation coefficient in R 10m
Feedback10m
How to fit a regression model in R10m
Feedback15m
Fitting the Multiple Regression in R30m
Feedback10m
Summarising correlation and linear regression30m
2 praktische Übungen
Linear Regression20m
End of Week Quiz20m
Woche
3

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

Multiple Regression and Interaction

4 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 17 min), 9 Lektüren, 2 Quiz
4 Videos
Introduction to Key Dataset Features: Part II2m
Interactions between binary variables4m
Interactions between binary and continuous variables5m
9 Lektüren
How to assess key features of a dataset in R20m
How to check your data in R10m
Good Practice Steps20m
Practice with R: Run a Good Practice Analysis30m
Practice with R: Run Multiple Regression30m
Feedback10m
Practice with R: Running and interpreting a multiple regression30m
Feedback15m
Additional Reading10m
2 praktische Übungen
Fitting and interpreting model results20m
Interpretation of interactions20m
Woche
4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

MODEL BUILDING

3 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 16 min), 7 Lektüren, 2 Quiz
5 Videos
Variable Selection3m
Developing a Model Building Strategy6m
Summary of developing a Model Building Strategy56
Summary of Course1m
7 Lektüren
Feedback10m
Further details of limitations of stepwise10m
How many predictors can I include?10m
Practice with R: Developing your model
Practice with R: Fitting the final model10m
Feedback on developing the model10m
Final R Code20m
2 praktische Übungen
Problems with automated approaches20m
End of Course Quiz20m

Bewertungen

Top-Bewertungen von LINEAR REGRESSION IN R FOR PUBLIC HEALTH

Alle Bewertungen anzeigen

Über den Spezialisierung Statistische Analyse mit R im öffentlichen Gesundheitswesen

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....
Statistische Analyse mit R im öffentlichen Gesundheitswesen

Häufig gestellte Fragen

  • Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:

    • Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
    • Der Kurs kann stattdessen "Vollständiger Kurs ohne Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Aufgaben einreichen und eine Endnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
  • Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

  • Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.

  • Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..