เครือข่ายมหาวิทยาลัย

การถดถอยเชิงเส้นสำหรับสถิติธุรกิจ

รายละเอียด

การวิเคราะห์การถดถอยอาจเป็นเครื่องมือทางธุรกิจที่สำคัญที่สุดที่ใช้ในอุตสาหกรรม การถดถอยเป็นเครื่องมือที่อยู่เบื้องหลังแอพพลิเคชั่นการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากที่ใช้สำหรับการพยากรณ์และพยากรณ์หลายรูปแบบ
หลักสูตรนี้เป็นหลักสูตรที่สี่ในสาขาวิชาเฉพาะ“ สถิติธุรกิจและการวิเคราะห์” หลักสูตรนี้จะแนะนำให้คุณรู้จักกับเครื่องมือสำคัญที่เรียกว่า Linear Regression คุณจะได้เรียนรู้การใช้ขั้นตอนต่างๆเช่นการถอยหลังตัวแปรดัมมี่การเปลี่ยนตัวแปรและเอฟเฟกต์การโต้ตอบ ทั้งหมดนี้แนะนำและอธิบายโดยใช้ตัวอย่างที่เข้าใจง่ายใน Microsoft Excel
จุดเน้นของหลักสูตรคือการทำความเข้าใจและการประยุกต์ใช้มากกว่าการสร้างรายละเอียดทางคณิตศาสตร์
หมายเหตุ: หลักสูตรนี้ใช้กล่องเครื่องมือ 'การวิเคราะห์ข้อมูล' ซึ่งเป็นมาตรฐานกับ Microsoft Excel รุ่น Windows นอกจากนี้ยังเป็นมาตรฐานสำหรับ Excel รุ่น Mac 2016 หรือใหม่กว่า อย่างไรก็ตามมันไม่ได้เป็นมาตรฐานสำหรับ Excel for Mac รุ่นก่อนหน้า

WEEK 1
โมดูล 1: การวิเคราะห์การถดถอย: บทนำ
ในโมดูลนี้คุณจะได้รับการแนะนำให้รู้จักกับโมเดลการถดถอยเชิงเส้น เราจะสร้างรูปแบบการถดถอยและประเมินโดยใช้ Excel เราจะใช้แบบจำลองโดยประมาณเพื่ออนุมานความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆและใช้แบบจำลองเพื่อทำการคาดการณ์ โมดูลนี้ยังแนะนำความคิดของข้อผิดพลาดที่เหลือและ R-Square ในรูปแบบการถดถอย

หัวข้อที่ครอบคลุมรวมถึง:
•แนะนำการถดถอยเชิงเส้น
•สร้างแบบจำลองการถดถอยและประเมินโดยใช้ Excel
•ทำการอนุมานโดยใช้แบบจำลองโดยประมาณ
•ใช้รูปแบบการถดถอยเพื่อทำการคาดการณ์
•ข้อผิดพลาดส่วนที่เหลือและ R-Square

WEEK 2
โมดูลที่ 2: การวิเคราะห์การถดถอย: การทดสอบสมมติฐานและความดีที่เหมาะสม
โมดูลนี้นำเสนอการทดสอบสมมติฐานที่แตกต่างที่คุณสามารถทำได้โดยใช้ผลลัพธ์การถดถอย การทดสอบเหล่านี้เป็นส่วนสำคัญของการอนุมานและโมดูลจะแนะนำการทดสอบโดยใช้ตัวอย่างจาก Excel ค่า p ถูกนำมาใช้พร้อมกับการวัดขนาดพอดี R-square และ R-square ที่ปรับแล้ว ในตอนท้ายของโมดูลเราแนะนำ 'Dummy variable regression' ซึ่งใช้ในการรวมตัวแปรเด็ดขาดในการถดถอย

หัวข้อที่ครอบคลุมรวมถึง:
•การทดสอบสมมติฐานในการถดถอยเชิงเส้น
•มาตรการ 'Goodness of Fit' (R-square, ปรับ R-square)
•การถดถอยตัวแปรดัมมี่ (ใช้ตัวแปรหมวดหมู่ในการถดถอย)

WEEK 3
โมดูลที่ 3: การวิเคราะห์การถดถอย: ตัวแปร Dummy, Multicollinearity
โมดูลนี้ต่อด้วยการประยุกต์ใช้การถดถอยตัวแปร Dummy คุณจะเข้าใจการตีความผลลัพธ์ของการถดถอยเมื่อมีตัวแปรเด็ดขาด ตัวอย่างถูกนำมาใช้เพื่อนำแนวคิดต่าง ๆ กลับมาใช้ใหม่ โมดูลยังอธิบายว่า Multicollinearity คืออะไรและจะจัดการอย่างไร

หัวข้อที่ครอบคลุมรวมถึง:
•การถดถอยตัวแปรดัมมี่ (ใช้ตัวแปรหมวดหมู่ในการถดถอย)
•การตีความค่าสัมประสิทธิ์และค่า p ในที่ที่มีตัวแปร Dummy
•ความหลากสีในรูปแบบการถดถอย

WEEK 4
โมดูล 4: การวิเคราะห์การถดถอย: ส่วนขยายต่างๆ
โมดูลนี้จะขยายความเข้าใจของคุณเกี่ยวกับการถดถอยเชิงเส้นโดยแนะนำเทคนิคต่าง ๆ เช่นการตั้งค่ากลางของตัวแปรและสร้างขอบเขตความเชื่อมั่นสำหรับการทำนายโดยใช้แบบจำลองการถดถอย ส่วนขยายการถดถอยที่มีประสิทธิภาพเรียกว่า 'ตัวแปรการติดต่อ' ถูกนำเสนอและอธิบายโดยใช้ตัวอย่าง นอกจากนี้เรายังศึกษาการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรในการถดถอยและในบริบทนั้นแนะนำ log-log และตัวแบบการถดถอยกึ่งล็อก

หัวข้อที่ครอบคลุมรวมถึง:
•ความหมายตรงกลางของตัวแปรในตัวแบบการถดถอย
•สร้างขอบเขตความเชื่อมั่นสำหรับการคาดการณ์โดยใช้แบบจำลองการถดถอย
•ผลกระทบจากการปฏิสัมพันธ์ในการถดถอย
•การเปลี่ยนแปลงของตัวแปร
•โมเดลบันทึกการทำงานและการถดถอยแบบล็อกกึ่ง

ราคา: ลงทะเบียนฟรี!

ÀÒÉÒ: English

คำบรรยาย: English

การถดถอยเชิงเส้นสำหรับสถิติธุรกิจ - มหาวิทยาลัยไรซ์