U Modulu 4, istražujemo višestruku regresiju i osnovne programerske koncepate unutar okruženja R. Višestruka regresija je moćna statistička metoda za modelovanje odnosa između više nezavisnih varijabli i jedne zavisne varijable. Pored toga, razmatraju se ključni programerski koncepti u R-u, kao što su petlje, if-else izjave i kreiranje funkcija. Da bi se dodatno unapredile analitičke veštine, uvodi se upotreba specijalizovanih paketa kao što su car i stargazer za napredne zadatke modelovanja, uključujući dijagnostičke testove i poređenje modela.
U Modulu 4, istražujemo višestruku regresiju i osnovne programerske koncepate unutar okruženja R. Višestruka regresija je moćna statistička metoda za modelovanje odnosa između više nezavisnih varijabli i jedne zavisne varijable. Pored toga, razmatraju se ključni programerski koncepti u R-u, kao što su petlje, if-else izjave i kreiranje funkcija. Da bi se dodatno unapredile analitičke veštine, uvodi se upotreba specijalizovanih paketa kao što su car i stargazer za napredne zadatke modelovanja, uključujući dijagnostičke testove i poređenje modela.
U Modulu 4, istražujemo višestruku regresiju i osnovne programerske koncepate unutar okruženja R. Višestruka regresija je moćna statistička metoda za modelovanje odnosa između više nezavisnih varijabli i jedne zavisne varijable. Pored toga, razmatraju se ključni programerski koncepti u R-u, kao što su petlje, if-else izjave i kreiranje funkcija. Da bi se dodatno unapredile analitičke veštine, uvodi se upotreba specijalizovanih paketa kao što su car i stargazer za napredne zadatke modelovanja, uključujući dijagnostičke testove i poređenje modela.
U Modulu 4, istražujemo višestruku regresiju i osnovne programerske koncepate unutar okruženja R. Višestruka regresija je moćna statistička metoda za modelovanje odnosa između više nezavisnih varijabli i jedne zavisne varijable. Pored toga, razmatraju se ključni programerski koncepti u R-u, kao što su petlje, if-else izjave i kreiranje funkcija. Da bi se dodatno unapredile analitičke veštine, uvodi se upotreba specijalizovanih paketa kao što su car i stargazer za napredne zadatke modelovanja, uključujući dijagnostičke testove i poređenje modela.
U Modulu 4, istražujemo višestruku regresiju i osnovne programerske koncepate unutar okruženja R. Višestruka regresija je moćna statistička metoda za modelovanje odnosa između više nezavisnih varijabli i jedne zavisne varijable. Pored toga, razmatraju se ključni programerski koncepti u R-u, kao što su petlje, if-else izjave i kreiranje funkcija. Da bi se dodatno unapredile analitičke veštine, uvodi se upotreba specijalizovanih paketa kao što su car i stargazer za napredne zadatke modelovanja, uključujući dijagnostičke testove i poređenje modela.
U Modulu 4, istražujemo višestruku regresiju i osnovne programerske koncepate unutar okruženja R. Višestruka regresija je moćna statistička metoda za modelovanje odnosa između više nezavisnih varijabli i jedne zavisne varijable. Pored toga, razmatraju se ključni programerski koncepti u R-u, kao što su petlje, if-else izjave i kreiranje funkcija. Da bi se dodatno unapredile analitičke veštine, uvodi se upotreba specijalizovanih paketa kao što su car i stargazer za napredne zadatke modelovanja, uključujući dijagnostičke testove i poređenje modela.
Dobrodošli u Modul 5, gde se nastavljamo rad sa R-om u pravcu napredne statističke analize i istražujemo intrigantan domen analize vremenskih serija. U ovom sveobuhvatnom tutorijalu istražićemo različite statističke tehnike koje proširuju vaše analitičke sposobnosti i omogućavaju vam da izvučete važne zaključke iz kompleksnih podataka. Dodatno, upoznaćemo se sa osnovama analize vremenskih serija, ključnim alatom za modeliranje i prognoziranje podataka koji zavise od vremena, sa praktičnim primenama u različitim oblastima. Do kraja ovog modula, imaćete čvrsto razumevanje navedenih tema (Dagum, 2001; Lévy & Parzen, 2013).
Dobrodošli u Modul 5, gde se nastavljamo rad sa R-om u pravcu napredne statističke analize i istražujemo intrigantan domen analize vremenskih serija. U ovom sveobuhvatnom tutorijalu istražićemo različite statističke tehnike koje proširuju vaše analitičke sposobnosti i omogućavaju vam da izvučete važne zaključke iz kompleksnih podataka. Dodatno, upoznaćemo se sa osnovama analize vremenskih serija, ključnim alatom za modeliranje i prognoziranje podataka koji zavise od vremena, sa praktičnim primenama u različitim oblastima. Do kraja ovog modula, imaćete čvrsto razumevanje navedenih tema (Dagum, 2001; Lévy & Parzen, 2013).
Dobrodošli u Modul 5, gde se nastavljamo rad sa R-om u pravcu napredne statističke analize i istražujemo intrigantan domen analize vremenskih serija. U ovom sveobuhvatnom tutorijalu istražićemo različite statističke tehnike koje proširuju vaše analitičke sposobnosti i omogućavaju vam da izvučete važne zaključke iz kompleksnih podataka. Dodatno, upoznaćemo se sa osnovama analize vremenskih serija, ključnim alatom za modeliranje i prognoziranje podataka koji zavise od vremena, sa praktičnim primenama u različitim oblastima. Do kraja ovog modula, imaćete čvrsto razumevanje navedenih tema (Dagum, 2001; Lévy & Parzen, 2013).
Dobrodošli u Modul 5, gde se nastavljamo rad sa R-om u pravcu napredne statističke analize i istražujemo intrigantan domen analize vremenskih serija. U ovom sveobuhvatnom tutorijalu istražićemo različite statističke tehnike koje proširuju vaše analitičke sposobnosti i omogućavaju vam da izvučete važne zaključke iz kompleksnih podataka. Dodatno, upoznaćemo se sa osnovama analize vremenskih serija, ključnim alatom za modeliranje i prognoziranje podataka koji zavise od vremena, sa praktičnim primenama u različitim oblastima. Do kraja ovog modula, imaćete čvrsto razumevanje navedenih tema (Dagum, 2001; Lévy & Parzen, 2013).
Dobrodošli u Modul 5, gde se nastavljamo rad sa R-om u pravcu napredne statističke analize i istražujemo intrigantan domen analize vremenskih serija. U ovom sveobuhvatnom tutorijalu istražićemo različite statističke tehnike koje proširuju vaše analitičke sposobnosti i omogućavaju vam da izvučete važne zaključke iz kompleksnih podataka. Dodatno, upoznaćemo se sa osnovama analize vremenskih serija, ključnim alatom za modeliranje i prognoziranje podataka koji zavise od vremena, sa praktičnim primenama u različitim oblastima. Do kraja ovog modula, imaćete čvrsto razumevanje navedenih tema (Dagum, 2001; Lévy & Parzen, 2013).
