Modelowanie statystyczne w praktyce z wykorzystaniem R
Transkrypt
Modelowanie statystyczne w praktyce z wykorzystaniem R
Program szkolenia firmy QuantUp, http://www.quantup.pl c 2014 Artur Suchwałko QuantUp Artur Suchwałko +48-780-085-300 [email protected] http://www.quantup.pl Program szkolenia Modelowanie statystyczne w praktyce z wykorzystaniem R Prowadzacy: ˛ dr Andrzej Dabrowski ˛ 1. Wprowadzenie do modelowania statystycznego • Klasyfikacja modeli statystycznych • Preprocesing danych – Skalowanie danych, transformacje Boxa-Coxa – Usuwanie i dodawanie zmiennych – Rozkłady danych • Weryfikacja modelu – Kroswalidacja – Wybór spośród wielu modeli 2. Modele liniowe • • • • • • • • Założenia teoretyczne Budowa modelu Diagnostyka regresji Wybór zmiennych w regresji Regresja składowych głównych Modele z funkcja˛ kary Regresja grzbietowa Lasso i sieci elastyczne 3. Analiza kanoniczna 4. Uogólnione modele liniowe • • • • • Założenia teoretyczne Regresja logistyczna Regresja Poissona Model Tweediego Uogólnione modele liniowe spotykane w praktycznych zastosowaniach (modele danych ekstremalnych i inne) 5. Niestandardowe modele statystyczne • Regresja splinami • Regresja kwantylowa • Regresja czastkowa ˛ 1 Program szkolenia firmy QuantUp, http://www.quantup.pl c 2014 Artur Suchwałko 6. Modele addytywne • Funkcje wygładzajace: ˛ lowess, spline • Estymacja modelu GAM 7. Drzewa regresyjne • Klasyczne modele drzew regresyjnych • Optymalizacja drzew – bagging i boosting • Lasy losowe 2