Об этом курсе

Недавно просмотрено: 129,567

Карьерные результаты учащихся

67%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

43%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

25%

стал больше зарабатывать или получил повышение

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 30 часа на выполнение

Русский

Субтитры: Русский

Приобретаемые навыки

StatisticsTime SeriesEconometricsR Programming

Карьерные результаты учащихся

67%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

43%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

25%

стал больше зарабатывать или получил повышение

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 30 часа на выполнение

Русский

Субтитры: Русский

Преподаватели

от партнера

Логотип Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up96%(4,533 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

5 ч. на завершение

Метод наименьших квадратов или рабочая лошадка эконометриста, введение в R

5 ч. на завершение
18 видео ((всего 146 мин.)), 9 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
18 видео
О курсе. Промо-ролик1мин
1.1.1. Суть метода наименьших квадратов8мин
1.1.2. Пример 1. Регрессия на константу [у доски]8мин
1.1.3. Пример 2. Парная регрессия. Начало [у доски]6мин
1.1.4. Пример 2. Парная регрессия. Окончание [у доски]8мин
1.1.5. МНК на графике. Случай множества регрессоров11мин
1.1.6. Ликбез по линейной алгебре 5мин
1.1.7. Геометрия регрессии на константу [у доски] 7мин
1.1.8. Геометрия множественной регрессии [у доски] 13мин
1.1.9. Коэффициент детерминации9мин
1.1.10. Мораль первой лекции 1мин
1.2.1. Консольный режим в R11мин
1.2.2. Написание первого скрипта в R11мин
1.2.3. Установка пакетов в R. Получение справки8мин
1.2.4. Первый взгляд на набор данных в R11мин
1.2.5. МНК в R. Пример с машинами10мин
1.2.6. МНК в R. Пример с фертильностью8мин
9 материала для самостоятельного изучения
Об университете10мин
Установка R/R-studio/Texlive под Windows10мин
Установка R/R-studio/Mactex под Mac10мин
Установка R/R-studio/Texlive под Linux10мин
Ссылки на pdf-версии лекций, скрипты и данные10мин
Источники мудрости10мин
Критерии оценивания10мин
Поправки к неточностям в видео-фрагментах10мин
Доброжелательное напутствие перед тестом :)10мин
1 практическое упражнение
МНК, введение в R30мин
Неделя
2

Неделя 2

4 ч. на завершение

Статистические свойства оценок коэффициентов

4 ч. на завершение
22 видео ((всего 188 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
22 видео
2.1.2. Пример подсчета условного математического ожидания [у доски]12мин
2.1.3. Условная дисперсия [+доска]7мин
2.1.4. Геометрическая иллюстрация условного математического ожидания [у доски]7мин
2.1.5. Условная дисперсия МНК оценок4мин
2.1.6. Условная дисперсия МНК оценок. Доказательство [у доски]9мин
2.1.7. Дисперсия оценок коэффициентов в общем виде5мин
2.1.8. Доказательство формулы для ковариационной матрицы [у доски, линал]11мин
2.1.9. Оценка ковариационной матрицы3мин
2.1.10. Статистические свойства оценок коэффициентов14мин
2.1.11. Построение доверительных интервалов и проверка гипотез 5мин
2.1.12. Пример. Доверительный интервал для коэффициента бета [у доски]10мин
2.1.13. Пример. Доверительный интервал для дисперсии [у доски]5мин
2.1.14. Пример. Проверка гипотезы о коэффициенте бета [у доски]8мин
2.1.15. Интерпретация стандартной таблички7мин
2.1.16. Особенности проверки гипотез8мин
2.1.17. Проверка гипотезы о связи коэффициентов. Заключение [+доска]10мин
2.2.1. Работа со случайными величинами в R10мин
2.2.2. Проверка гипотез о коэффициентах в R9мин
2.2.3. Стандартизированные коэффициенты и эксперимент с ложно-значимыми регрессорами10мин
2.2.4. Сохранение и загрузка данных10мин
2.2.5. Загрузка данных RLMS9мин
1 материал для самостоятельного изучения
И вновь доброжелательное напутствие!10мин
1 практическое упражнение
Проверка гипотез о коэффициентах30мин
Неделя
3

Неделя 3

4 ч. на завершение

Дамми-переменные, сравнение вложенных моделей

4 ч. на завершение
18 видео ((всего 169 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
18 видео
3.1.2. Пример построения интервалов для прогнозов [у доски]12мин
3.1.3. Интерпретация коэффициента при логарифмировании8мин
3.1.4. Дамми-переменные. Разные зависимости для подвыборок12мин
3.1.5. Проверка гипотезы о нескольких линейных ограничениях6мин
3.1.6. Пример проверки гипотезы о нескольких линейных ограничениях [у доски]8мин
3.1.7. Вывод формулы для гипотезы о незначимости регрессии [+ доска]9мин
3.1.8. Пример проверки гипотезы о незначимости регрессии [+ доска]8мин
3.1.9. Лишние и пропущенные переменные7мин
3.1.10. Тест Рамсея [+ доска]13мин
3.1.11. Простые показатели качества модели6мин
3.2.1. R: графики и переход к логарифмам12мин
3.2.2. R: графики для качественных и количественных переменных 8мин
3.2.3. Оценивание моделей с дамми-переменными в R14мин
3.2.4. Построение прогнозов в R4мин
3.2.5. Проверка гипотезы о линейных ограничениях, графическое представление результатов6мин
3.2.6. Ловушка дамми-переменных, информационные критерии, тест Рамсея7мин
3.2.7. Нано-исследование11мин
1 материал для самостоятельного изучения
Ну очень доброжелательное напутствие перед тестом!10мин
1 практическое упражнение
Прогнозирование и гипотезы о нескольких ограничениях30мин
Неделя
4

Неделя 4

2 ч. на завершение

Мультиколлинеарность

2 ч. на завершение
10 видео ((всего 91 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
10 видео
4.1.2. Что поделать с мультиколлинеарностью?9мин
4.1.3. Ридж и LASSO регрессия 9мин
4.1.4. Идея метода главных компонент7мин
4.1.5. Пример нахождения главной компоненты [у доски]10мин
4.1.6. Свойства главных компонент9мин
4.2.1. R: доверительные интервалы при мультиколлинеарности8мин
4.2.2. LASSO регрессия в R8мин
4.2.3. R: ридж-регрессия и идея оценки лямбды4мин
4.2.4. Метод главных компонент в R10мин
1 материал для самостоятельного изучения
Напутствие перед тестом!10мин
1 практическое упражнение
Мультиколлинеарность30мин

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

  • Средства можно вернуть в течение двух недель с момента оплаты или (для только что начавшихся курсов) в течение двух недель после первой сессии, в зависимости от того, какое событие наступит позже. Средства не возвращаются после получения сертификата о прохождении курса, даже если вы закончили курс в течение двухнедельного гарантийного срока. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке 'Финансовая помощь' слева под кнопкой 'Зарегистрироваться' и заполните форму. Если его примут, вы получите уведомление. Подробнее

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.