Durante il corso ho acquisito competenze approfondite nell’applicazione della regressione lineare e logistica, due modelli statistici fondamentali nel panorama analitico contemporaneo. Questo corso mi ha fornito una comprensione completa dei principi teorici e delle applicazioni pratiche di questi modelli, armandomi con una conoscenza dettagliata per esplorare e interpretare complessi insiemi di dati.
Nel corso delle lezioni, ho acquisito una solida comprensione dei concetti fondamentali della regressione statistica, nonché delle sottili differenze tra regressione lineare e logistica. Ho sviluppato la capacità di modellare relazioni complesse tra variabili esplicative e variabili di risposta, utilizzando sia variabili numeriche che categoriche in modo efficace ed efficiente.
Durante le sessioni pratiche, ho affinato le mie competenze nell’effettuare previsioni precise e affidabili, applicando modelli di regressione lineare a dati del mondo reale, come i prezzi delle proprietà a Taiwan e le metriche di interazione degli utenti sui social media. Ho imparato a interpretare i risultati dei modelli attraverso una rigorosa analisi dei coefficienti e a valutare la loro validità attraverso metodi diagnostici avanzati.
Inoltre, ho acquisito competenze nel campo della regressione logistica, applicando questo modello complesso per prevedere comportamenti come la chiusura di conti bancari basati su probabilità di successo e rapporti di probabilità. Ho imparato a tradurre risultati complessi in termini comprensibili e ad analizzare la validità e l’affidabilità del modello attraverso sofisticate matrici di confusione.
La mia capacità di analizzare dati, effettuare previsioni affidabili e valutare criticamente i modelli è stata notevolmente potenziata grazie a questa esperienza formativa, preparandomi adeguatamente per sfide analitiche future e per contribuire in modo significativo a progetti e iniziative aziendali di rilievo.