Logistic regression (Episode 9)

The Effective Data Scientist

Контент предоставлен Alexander Schacht and Paolo Eusebi, Alexander Schacht, and Paolo Eusebi. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Alexander Schacht and Paolo Eusebi, Alexander Schacht, and Paolo Eusebi или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

1+ y ago 16:20

AAC•Главная эпизода

Logistic regression is a beautiful tool for modeling a binary dependent variable, although many more complex extensions exist. In the show, we will speak about the generalized linear model family, logit and probit functions, interpretations, and practicalities.

Resources:

● McCullagh, Peter, and John A. Nelder. Generalized linear models. Routledge, 1983.

● Faraway, Julian J. Extending the linear model with R: generalized linear, mixed effects and nonparametric regression models. Chapman and Hall/CRC, 2016. (http://https://julianfaraway.github.io/faraway/ELM/)

24 эпизодов

#Science #Natural Sciences #Alexander Schacht and Paolo Eusebi #Alexander Schacht #Paolo Eusebi #Data Science #Data Scientist