Dichotomization and Proportional Odds Model (Episode 10)

The Effective Data Scientist

Nội dung được cung cấp bởi Alexander Schacht and Paolo Eusebi, Alexander Schacht, and Paolo Eusebi. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được Alexander Schacht and Paolo Eusebi, Alexander Schacht, and Paolo Eusebi hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.

12M ago 15:30

AAC•Trang chủ episode

In this episode, we move from the logistic regression model to proportional odds model, with emphasis on interpretation and the checking of assumptions (visually and analytically). We also speak about the opportunities and challenges of dealing with the dichotomization of ordinal or continuous variables.

Resources:

● McCullagh, Peter, and John A. Nelder. Generalized linear models. Routledge, 1983.

● Agresti, Alan. Categorical data analysis. John Wiley & Sons, 2003.

● Faraway, Julian J. Extending the linear model with R: generalized linear, mixed effects and nonparametric regression models. Chapman and Hall/CRC, 2016. (http://https://julianfaraway.github.io/faraway/ELM/)

24 tập

#Science #Natural Sciences #Alexander Schacht and Paolo Eusebi #Alexander Schacht #Paolo Eusebi #Data Science #Data Scientist