11 نکته مفید برای تحلیل رگرسیون

اگر برای به دست آوردن بینش یا تصمیم گیری مبتنی بر داده نیاز به مرتب سازی اطلاعات دارید، تحلیل رگرسیون تقریباً در هر شرایطی ابزار مفیدی است. در ابتدایی ترین سطح، تحلیل رگرسیون روابط بین یک متغیر وابسته و مجموعه ای از متغیرهای مستقل را در یک مجموعه داده ثابت نشان می دهد. این برای پیش‌بینی و پیش‌بینی بسیار مهم است و همچنین برای استنباط روابط علی بین متغیرها مفید است. در این دوره، فرانتس بوشا فراتر از اصول اولیه حرکت می کند و چندین نکته و ترفند برجسته را به نمایش می گذارد که به شما این امکان را می دهد که نه تنها مدل های رگرسیون بهتری بسازید، بلکه نتایج خود را به شیوه ای تاثیرگذارتر نیز ارائه دهید. فرانتس با استفاده از مثال‌های عملی، موضوعاتی مانند رگرسیون‌های وزنی، متغیرهای چند جمله‌ای، و نحوه برخورد با داده‌های از دست رفته در مدل‌های رگرسیونی را پوشش می‌دهد.