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Binary data

Séances de cours associées (31)

Analyse des données catégoriques : Poisson GLM

Explore Poisson GLM pour analyser les données de comptage dans l'analyse catégorique, en mettant l'accent sur les tables de contingence et l'inférence bayésienne.

Modèles linéaires généralisés : théorie et applications

Couvre la théorie et les applications des modèles linéaires généralisés, y compris le MLE, les mesures d'ajustement, le rétrécissement et des exemples spéciaux.

Modèles linéaires généralisés : exemples et applications

Explore des exemples spéciaux de modèles linéaires généralisés, couvrant la régression logistique, les modèles de données de comptage, les problèmes de séparation et les relations non paramétriques.

Estimation des moindres carrés pondérés : Algorithme IRLS

Explore l'algorithme IRLS pour l'estimation pondérée des moindres carrés dans GLM.

Horseshoe Crabs: Analyse de régression logistique

Explore l'analyse de régression logistique des données sur le crabe en fer à cheval, en se concentrant sur l'interprétation du rapport de cotes et l'ajustement du modèle.

Régression logistique: Modélisation des variables de réponse binaire

Explore la régression logistique pour les variables de réponse binaire, couvrant des sujets tels que l'interprétation du rapport de cotes et l'ajustement du modèle.

Visualisation des données de catégories : méthodes et exemples

Explore les outils de visualisation des données catégorielles pour détecter les modèles et les tendances.

Modèle de choix binaire

Couvre le modèle de choix binaire, les hypothèses de terme d'erreur, les constantes spécifiques, les invariances et les propriétés de distribution.

Test de la qualité de l'équipement : Variables et distributions

Couvre la révision des variables, l'analyse des données catégoriques et les tests de la bonté d'adaptation.

Réponses binaires : fonctions de liaison et GLMs

Explore les fonctions de liaison pour les réponses binaires et l'impact de la rareté sur l'interprétabilité des modèles.

Spécification du modèle: Le terme d'erreur MOOC: Introduction aux modèles de choix discrets

Déplacez-vous dans le modèle de choix binaire, la spécification de terme d'erreur et les propriétés de distribution d'Extreme Value.

Attributs thématiques et classification

Couvre les attributs thématiques, la classification, la représentation des données et les méthodes de discrétisation dans les systèmes d'information géographique.

Apprendre les modèles latents dans les structures graphiques

Explore l'apprentissage des modèles latents dans des structures graphiques, en se concentrant sur des scénarios avec des échantillons incomplets et en introduisant la notion de distance entre les variables.

Inégalité instrumentale : variables binaires

Explore l'inégalité instrumentale avec les variables binaires et leur processus de génération à travers des fonctions arbitraires et des variables observées.

Impact de la covariable binaire: 2x2 Tableaux de contingence

Explore l'impact d'une covariable binaire sur les réponses binaires à l'aide de tableaux 2x2.

Modèles linéaires généralisés : un bref examen Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Fournit un aperçu des modèles linéaires généralisés, en mettant l'accent sur les modèles de régression logistique et de Poisson, et leur mise en oeuvre dans R.

Théorie de la vraisemblance maximale et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la théorie de la probabilité maximale, les applications et les principes de test d'hypothèse en économétrie.

MLE Applications: Modèles à choix binaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'application de Maximum Likelihood Estimation dans les modèles à choix binaire, couvrant les modèles probit et logit, la représentation des variables latentes et les tests de spécification.

Estimation maximale de la probabilité : théorie Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la théorie derrière l'estimation maximale de la vraisemblance, en discutant des propriétés et des applications dans le choix binaire et des modèles multiréponses ordonnées.

Réponse binaire : Link Functions Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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