Mehr Flexibilität in der Datenanalyse: GAMs im Einsatz
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Generalisierte Additive Modelle (GAMs) anwenden, um komplexe, nicht-lineare Zusammenhänge in Ihren Daten zu modellieren. Sie erweitern Ihr Wissen über klassische Modellansätze und setzen Methoden wie Polynomfunktionen, Splines und semiparametrische Modelle gezielt ein. Mit R erlernen Sie die praktische Umsetzung, Visualisierung und Interpretation der Ergebnisse.
Kurz informiert
Prof. Dr. Meinhard Kieser, Leitung Institut für Medizinische Biometrie Heidelberg
Dieser Kurs richtet sich an Personen aus den Bereichen medizinische Forschung, Biostatistik, Biometrie, Data Science und verwandten Disziplinen, die fortgeschrittene Methoden, hier Generalisierte Additive Modelle (GAMs), verstehen und anwenden möchten.
Vorausgesetzt werden grundlegende Kenntnisse in Mathematik, Statistik (inklusive des klassischen Linearen Modells) sowie im Umgang mit der Programmiersprache R.
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