Об этом курсе

Недавно просмотрено: 2,803

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. 16 часа на выполнение

Русский

Субтитры: Русский

Приобретаемые навыки

Logistic RegressionR ProgrammingGeneralized Linear ModelPoisson RegressionModel Selection

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. 16 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

4 ч. на завершение

Знакомство с обобщенными линейными моделями

4 ч. на завершение
14 видео ((всего 117 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
14 видео
Зоопарк распределений15мин
Обобщенные линейные модели12мин
GLM с нормальным распределением отклика5мин
Пример -- питательная ценность икры7мин
Подбор GLM c нормальным распределением отклика в R7мин
Разновидности остатков обобщенных линейных моделях5мин
Диагностика GLM с нормальным распределением отклика9мин
Тестирование значимости коэффициентов при помощи критерия Вальда6мин
Работаем с логарифмами правдоподобий. Анализ девиансы9мин
Анализ девиансы в R9мин
Качество подгонки GLM4мин
Визуализация GLM12мин
Что мы знаем и что будет дальше?5мин
2 материала для самостоятельного изучения
Обзор курса10мин
Знакомство с обобщенными линейными моделями10мин
Неделя
2

Неделя 2

3 ч. на завершение

Проблема выбора модели

3 ч. на завершение
11 видео ((всего 59 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
11 видео
Проблема выбора в действии10мин
Третий путь: несколько равноправных моделей3мин
Информационные критерии7мин
Вычисление AIC вручную3мин
AIC в действии6мин
Сопоставление моделей-кандидатов2мин
Блеск и нищета выбора моделей4мин
В саду расходящихся тропок8мин
Выбор моделей на краю пропасти4мин
Что мы знаем и что будет дальше?4мин
1 материал для самостоятельного изучения
Проблема выбора модели10мин
Неделя
3

Неделя 3

4 ч. на завершение

Обобщенные линейные модели для счетных данных

4 ч. на завершение
9 видео ((всего 80 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
9 видео
Пример - гадючий лук и опылители13мин
Опасности моделирования счетных величин при помощи обычной регрессии10мин
GLM с Пуассоновским распределением отклика10мин
Диагностика моделей с Пуассоновским распределением отклика12мин
Квазипуассоновские модели6мин
GLM с отрицательным биномиальным распределением отклика10мин
Описание и визуализация модели4мин
Что мы знаем и что будет дальше?3мин
1 материал для самостоятельного изучения
Обобщенные линейные модели для счетных данных10мин
Неделя
4

Неделя 4

5 ч. на завершение

Обобщенные линейные модели с бинарным откликом

5 ч. на завершение
11 видео ((всего 71 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
11 видео
Пример – морские звезды и мидии6мин
Простой линейной регрессией не обойтись3мин
Логистическая кривая6мин
Шансы и логиты4мин
Немного алгебры: Логиты в качестве зависимой переменной7мин
Вернемся к морским звездам и мидиям8мин
Смысл коэффициентов в моделях с бинарным откликом15мин
Диагностика модели с бинарным откликом6мин
Визуализация модели7мин
Что мы знаем и что будет дальше?3мин
1 материал для самостоятельного изучения
Обобщенные линейные модели с бинарным откликом10мин

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

  • Этот курс не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.