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Expérience recommandée
認識二元變數 (binary response) 定義以及適用場景。
了解 Prospective 與 Retrospective 研究設計的差異與應用。
廣義線性模型 (Generalized Linear Model, GLM) 的架構與邏輯斯迴歸應用。
似然函數與最大概似估計 (Maximum Likelihood Estimate, MLE) 原理。
二項資料的 Logistic Regression 模型與應用案例。
對數線性迴歸 (Log-Linear Regression) 之應用。
過度離散 (Overdispersion) 的檢測與修正模型建構。
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3 devoirs
本單元介紹：1. 二元變數 (binary response) 的概念與應用情境、2. 二元資料分析中比較兩組族群的母體比例、機率與勝算、3. 前瞻性 (Prospective) 與回顧性 (Retrospective) 研究設計的差異與應用、4. 列聯表 (Contingency Table) 的建立與解讀、5. 獨立性 (Independence) 與同質性 (Homogeneity) 檢定的基本概念、6. 抽樣方式與適用的檢定方法、以及 7. 卡方獨立性檢定 (Chi-Squared Test for Independence) 的步驟與應用
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本單元介紹：1. 廣義線性模型 (GLM) 的基本概念、組成與特性、2. 二元資料的邏輯斯迴歸 (GLM：Logistic Regression) 模型、3. 似然函數與最大概似估計 (MLE) 的原理、以及 4. 迴歸的模型評估與初步概念
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本單元介紹：1. 二項資料的 Logistic Regression 模型與應用案例、2. 模型評估方法與推論程序、3. 實例分析：Survey Mac 案例、4. 過度離散 (Overdispersion) 的概念與檢測、以及 5. 含過度離散的 Logistic Regression 模型建構
14 vidéos1 lecture
本單元介紹：1. 對數線性迴歸 (Log-Linear Regression) 在 Poisson 反應資料中的應用、2. 模型評估方法與診斷、3. 對數線性迴歸係數的推論與解釋、4. 過度離散 (Overdispersion) 的概念與檢測、以及 5. 含額外變異的 Log-Linear Regression 模型建構
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