课程链接: https://www.coursera.org/learn/linear-regression-r-public-health
在公共卫生领域，理解疾病的成因和影响因素至关重要。最近我参加了一门非常实用的Coursera课程——《Linear Regression in R for Public Health》，它系统地介绍了如何用R语言建立线性回归模型，以分析环境和患者因素对健康的影响。课程内容丰富，从基础的相关性分析到多变量回归，再到交互作用和模型构建，层层递进，非常适合希望提升统计分析能力的公共卫生专业人士和数据分析爱好者。
课程首先讲解了相关性分析，帮助理解变量间的关系，之后深入讲解线性回归模型的构建过程，包括单变量和多变量模型，重点强调模型假设和诊断。特别值得一提的是对交互作用的详细讲解，帮助学员理解复杂的变量关系。此外，课程还讨论了模型选择中的常用方法和潜在的问题，提高了模型的科学性和稳健性。
我个人觉得这门课程非常实用，无论你是公共卫生专业的研究人员，还是数据分析的初学者，都能从中学到如何用R语言进行科学的统计建模。建议学习时结合实际数据操作，效果会更佳。总的来说，这是一次非常值得投入时间的学习体验，强烈推荐给对公共卫生数据分析感兴趣的朋友们！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/linear-regression-r-public-health