10. 線性迴歸模型 (CM502 110.2)

單元大綱:
■ 資料分析的基本觀念
§ 資料分析、商業策略
§ 商業資料分析的層次和重點
§ 整體模型、個體模型
§ 方法參數、模型係數
§ 準確性、複雜度
■ 相關性:變數之間的關係
§ 連續變數的相關性(係數) Correlation
§ 類別變數之間的關聯性 Association
§ 類別與連續變數之間的關係
§ 類別與連續變數的各種可能關係圖示
■ 簡單線性回歸 Simple Linear Regression
§ 用R做線性回歸 – lm()
§ 模型的係數
§ 畫出回歸線
§ 估計、預測
§ 誤差與解釋力
■ 多元線性回歸
§ 係數的隨機變數(機率分布函數)
§ 變數之間的相關性、複回歸的共線性問題
§ 模型選擇、挑選變數
§ 線性回歸的複雜性

第十單元 課堂筆記:
◆ 10A 相關性,變數之間的關係 (unit10A)
◆ 10B 簡單線性回歸 (unit10B)
◆ 10C 多重線性回歸 (unit10C)

第十單元 教材下載:
◆ 教材資料夾 ( ~/material/ )
◆ Unit10單元資料夾 ( ~/material/10線性迴歸模型/ )
◇ 10預測數值、線性迴歸.pptx
◇ unit10_Regression.zip

課程影片:
◆ Week10 Video Recording

參考連結:
◆  Probability Cheat Sheet (pdf)
◆ Intro. Probability and Statistics Using R (IPSUR)
◆ Statistical Analysis Using R, UCLA (URL)
◆ CLUSTER ANALYSIS IN R: PRACTICAL GUIDE (URL)
◆ Principal Component Methods in R: Practical Guide (URL)
◆  From Data to Viz
◆  Portal of Big Data BA Platform
◆  R: Self Learning Roadmap
◆  John Hopkins: R Programming online course
◆  John Hopkins: R Programming eBook
◆  Harvard: Data Science online course
◆  Harvard: Data Science ebook
◆  中山管院大數據平台 入口網站
◆  R:資料分析與基礎統計 線上課程自學地圖