Об этом курсе

Недавно просмотрено: 2,923

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.

Промежуточный уровень

Прибл. 12 часа на выполнение

Русский

Субтитры: Русский

Приобретаемые навыки

General Linear ModelPost Hoc TestsR ProgrammingRegression AnalysisAnalysis Of Variance (ANOVA)

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.

Промежуточный уровень

Прибл. 12 часа на выполнение

Русский

Субтитры: Русский

от партнера

Логотип Санкт-Петербургский государственный университет

Санкт-Петербургский государственный университет

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

3 ч. на завершение

Модели с дискретными и непрерывными предикторами

3 ч. на завершение
14 видео ((всего 90 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
14 видео
Не все на свете непрерывно. Дискретные предикторы в линейных моделях14мин
Взаимодействие предикторов6мин
Пример - козы, глисты и линейные модели4мин
Подбор модели5мин
Диагностика модели4мин
Трактовка регрессионной модели, включающей один дискретный и один непрерывный предиктор14мин
Изменение базового уровня фактора3мин
Общие линейные модели5мин
Analysis of covariance (ANCOVA) - частный случай общих линейных моделей6мин
Устройство и диагностика модели с одним дискретным предиктором8мин
Устройство и диагностика модели с учетом ковариаты8мин
Результаты ANCOVA и визуализация модели5мин
Что мы знаем и что будет дальше2мин
2 материала для самостоятельного изучения
Обзор курса10мин
Модели с дискретными и непрерывными предикторами10мин
Неделя
2

Неделя 2

2 ч. на завершение

Модели с разными значениями угла наклона для групп

2 ч. на завершение
11 видео ((всего 77 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
11 видео
Запись уравнения моделей со взаимодействием дискретного и непрерывного предикторов8мин
Подбор модели со взаимодействием дискретного и непрерывного предикторов5мин
Диагностика модели4мин
Анатомируем модель11мин
График предсказаний модели со взаимодействием дискретного и непрерывного предикторов7мин
Модели с несколькими уровнями дискретного предиктора и взаимодействием12мин
Подбор модели, описывающей обилие птиц6мин
Диагностика финальной модели7мин
Представляем результаты подбора модели5мин
Что мы знаем и что будет дальше2мин
1 материал для самостоятельного изучения
Модели со взаимодействием дискретных и непрерывных предикторов10мин
Неделя
3

Неделя 3

3 ч. на завершение

Однофакторный дисперсионный анализ

3 ч. на завершение
12 видео ((всего 87 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
12 видео
Пример - нектар с кофеином11мин
Линейная модель с единственным дискретным предиктором. Параметризация индикаторных переменных6мин
Линейная модель с единственным дискретным предиктором. Параметризация эффектов8мин
Диагностика линейной модели7мин
Тестирование значимости коэффициентов модели с дискретным предиктором3мин
Структура общей изменчивости. Дисперсионный анализ9мин
Дисперсионный анализ в R5мин
Зоопарк пост хок тестов11мин
Пост хок тесты в R4мин
Визуализация результатов дисперсионного анализа8мин
Что мы знаем и что будет дальше3мин
1 материал для самостоятельного изучения
Однофакторный дисперсионный анализ10мин
Неделя
4

Неделя 4

4 ч. на завершение

Многофакторный дисперсионный анализ

4 ч. на завершение
10 видео ((всего 70 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
10 видео
Пример - игра "Диктатор"13мин
Двухфакторный дисперсионный анализ. Параметризация индикаторных переменных3мин
Двухфакторный дисперсионный анализ. Параметризация эффектов5мин
Диагностика линейной модели7мин
Проблемы при анализе несбалансированных данных. Типы сумм квадратов9мин
Дисперсионный анализ в R7мин
Пост хок тест для взаимодействия факторов5мин
Визуализация результатов многофакторного дисперсионного анализа6мин
Что мы знаем и что будет дальше3мин
1 материал для самостоятельного изучения
Многофакторный дисперсионный анализ10мин

Специализация Просто о статистике (с использованием R): общие сведения

Специализация “Просто о статистике” познакомит вас с основами прикладного анализа данных. Здесь не будет сложной математики, зато мы разберем на практике множество примеров. Вы научитесь описывать данные графически и при помощи описательных статистик; тестировать гипотезы, делая поправки на множественность тестов. При помощи линейных моделей вы сможете анализировать данные разных типов и проверять, выполняются ли допущения, лежащие в основе статистических методов. В частности, мы разберем, как устроены простая и множественная линейная регрессия, дисперсионный анализ, логистическая и Пуассоновская регрессия и т.д. Наконец, вы научитесь строить смешанные линейные модели, позволяющие работать с данными, когда благодаря дизайну сбора материала отдельные наблюдения оказываются взаимозависимы. Для статистического анализа мы будем использовать язык R -- универсальный язык науки о данных. Даже если вы раньше не писали программ, вы сможете научиться не только адаптировать существующие, но и создавать свои собственные скрипты для анализа данных. Каждый из курсов заканчивается практическим проектом, так что к концу специализации вы сможете собрать портфолио из разных видов анализа данных. Отчеты по проекту, выдержанные в традиции воспроизводимых исследований, вы научитесь создавать, не покидая R, при помощи пакетов knitr / rmarkdown....
Просто о статистике (с использованием R)

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.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. 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.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. 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". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.