النماذج الخطية المعممة والانحدار غير المعلمي

تمثل هذه الدورة الختامية ضمن برنامج النمذجة الإحصائية لعلوم البيانات فرصة استثنائية للمتعلمين للتعمق في مجموعة شاملة ومتقدمة من أدوات النمذجة الإحصائية. صُممت هذه الدورة لتزويد المتعلمين بفهم نظري وتطبيقي متين، مع التركيز بشكل كبير على الاستيعاب المفاهيمي الدقيق لهذه الأدوات المعقدة لتطبيقها بفاعلية في سوق العمل. تبدأ الدورة بدراسة النماذج الخطية المعممة (GLMs)، والتي تمثل نقطة انطلاق مثالية لفهم مسائل التصنيف من خلال تطبيق الانحدار اللوجستي. بعد ذلك، تنتقل الدورة نحو استكشاف أساليب النمذجة غير المعلمية (Nonparametric Modeling)، وتشمل ذلك مقدرات النواة (Kernel Estimators) والخطوط الملساء (Smoothing Splines)، مما يمنح المتعلمين مرونة عالية في تحليل البيانات التي لا تتطابق مع الافتراضات التقليدية للنماذج الخطية القياسية. كما ستتناول الدورة النماذج الجمعية المعممة شبه المعلمية (Semi-parametric GAMs)، لتوفير فهم أعمق لكيفية التوسع في النماذج لاستيعاب متغيرات الاستجابة غير الطبيعية. من خلال هذه الدورة، سيكتسب المتعلمون القدرة على توظيف الرياضيات والتفكير التحليلي لمعالجة البيانات المعقدة، وتقييم النماذج بدقة، وتطبيق معايير أخلاقيات البيانات لضمان موثوقية النتائج التنبؤية.

• شرح كيفية تعميم إطار العمل الخاص بالنماذج الخطية لاستيعاب البيانات التي لا تناسب نموذج الانحدار الخطي القياسي.
• ذكر بعض المزايا والعيوب المرتبطة باستخدام النماذج الجمعية (المعممة).
• وصف كيفية تعميم النموذج الجمعي لدمج متغيرات الاستجابة غير الطبيعية (أي تعريف النموذج الجمعي المعمم).