Phân tích hồi quy: từ căn bản đến nâng cao và ứng dụng

Khóa học "Phân tích hồi quy: từ cơ bản đến nâng cao và ứng dụng" cung cấp kiến thức nền tảng về hai phương pháp phân tích dữ liệu quan trọng, hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic, trong thống kê và học máy.

Hồi quy tuyến tính được sử dụng để dự đoán cho biến kết quả là biến liên tục dựa trên mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với một hoặc nhiều biến độc lập. Qua khóa học, học viên sẽ học cách xây dựng, diễn giải và đánh giá các mô hình hồi quy tuyến tính, từ đó có thể dự đoán kết quả từ các biến dự đoán.

Bên cạnh đó, hồi quy logistic được áp dụng để dự đoán xác suất của các kết quả phân loại, thường là nhị phân (có/không, đúng/sai). Khóa học sẽ giải thích cách xây dựng mô hình hồi quy logistic để phân tích dữ liệu khi biến đầu ra là biến phân loại, như việc dự đoán rủi ro mắc bệnh hay khả năng khách hàng mua hàng. Học viên sẽ nắm vững các kỹ thuật kiểm tra sự phù hợp của mô hình, diễn giải các hệ số hồi quy và áp dụng mô hình vào các bài toán thực tế.

Khóa học được thiết kế phù hợp cho người mới bắt đầu đến nâng cao qua các ví dụ minh họa thực tế, giúp học viên nắm vững lý thuyết và kỹ năng thực hành. Cuối khóa, học viên sẽ có khả năng sử dụng hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic để phân tích dữ liệu và đưa ra dự báo trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y học, và marketing.