Datamaskiner elsker å gjøre den samme tingen mange ganger. Det er
fint, for da kan R gjøre unna det kjedelige arbeidet, mens jeg gjør
andre ting.
Automatisert datainnsamling er ikke vanskelig, men det kan være en
tålmodighetsprøve. Så lenge informasjonen vi er ute etter er
strukturert med tekst eller i en html-liste, vil vi kunne fortelle en
datamaskin hvordan dataene skal hentes ut og sorteres. Skraping er stordriftsøkonomi. Det krever en del tid å finne datastrukturen, men når dette er gjort, kan vi sette R til å jobbe for oss.
How can I choose the best (parsimonious) description of my data? Here is my mental map of choice criteria when I consider what Generalized Linear Model (GLM) to rely on.
Let's assume I want to describe the relationship (β) between an independent variable (x) and a dependent variable (y) in the form of:
y = α + βx + ε
Let's furthermore assume that the ideal description is not only parsimonious (i.
Master's/PhD level. University of Oslo. Department of Political Science. 2020
# Advanced statistical analysis for political scientists. We go through the fundamental principals of causal inference as well as the most common generalized linear models (GLMs). Course given together with Øyvind Stiansen.
`laerdegR`-pakken er en nettressurs som gir deg tilgang til datasett og oppgaveløsninger som hører til Lær deg R-boka. Her finner du instrukser til hvordan laste denne ned.