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课程主页: https://www.udemy.com/course/dummy-variable-regression-and-conjoint-analysis-using-r/
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Coursera课程：R语言中的虚拟变量回归与联合分析（调查） 本课程分为两个部分。 **第一部分：虚拟变量回归** * **虚拟变量的引入与应用：** 讲解为何需要虚拟变量，并通过实践演示如何进行虚拟变量回归。 * **模型解读与变化检测：** 深入理解虚拟变量回归的解释，以及如何检测截距、斜率的变化，或两者的同时变化。 * **实际应用：** * 利用虚拟变量检测**结构性断裂**。 * 利用虚拟变量检测**季节性**。 * 介绍**ANOVA**（方差分析）和**ANCOVA**（协方差分析）模型。 **第二部分：联合分析** * **联合分析基础：** 介绍什么是联合分析及其用途。 * **属性重要性与部分效用值：** 学习如何确定属性的相对重要性以及计算各属性的部分效用值。 * **设计与分析：** * 详细讲解设计联合分析的方法。 * 使用Excel和R对联合分析的调查结果进行数据分析。 * **现实世界关联与高级议题：** 探讨联合分析如何反映现实世界现象，并介绍涉及**分数阶乘设计**（ Fractional Factorial Design）的高级议题，包括其平衡性和**正交性**（ Orthogonal）的质量要求。 * **R语言实践：** 使用R语言生成分数阶乘设计，并对样本数据进行演示和分析。
This course has two parts. Part one refers to Dummy Variable Regression and part two refers to conjoint analysis. Let me give you details of what you are going to get in each part. ----------------- Part One - Dummy Variable Regression ---------------- Need of a dummy variableDemo and Interpretation of dummy variable regressionTheory of detecting Intercept, slope change etc. How to know, what kind of situation you have. Is is just intercept change, slope change or both Intercept and slope changing or nothing changing?Demo of detecting slope change etcAnother two application of concepts of dummy variable regressionUsing dummy variable to detect structral breakUsing dummy variable to detect seasonalityANOVA n ANCOVA models ----------------- Part Two - Conjoint Analysis ---------------- What is Conjoint AnalysisUsage of conjoint analysisHow do you know relative importance of attributesHow do you know part worthSteps for designing Conjoint AnalysisSurvey Result analysis using Excel for Conjoint StudySurvey Result analysis using R for Conjoint StudyWhen Conjoint Analysis reflects real world phenomena and how will you know that it is holding trueAdvance conjoint analysis issues n approachwhy do you need fractional factorial design?qualities for fractional factorial design - balance and orthogonalUsing R to get fractional factorial designDemo of fractional factorial designUsing sample data of fractional factorial design in R
