Об этом курсе

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.
Средний уровень
Прибл. 16 часов на выполнение
Русский

Приобретаемые навыки

Logistic RegressionR ProgrammingPoisson RegressionGeneralized Linear Mixed Model (GLMM)Random Effects Model
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.
Средний уровень
Прибл. 16 часов на выполнение
Русский

от партнера

Placeholder

Санкт-Петербургский государственный университет

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

4 ч. на завершение

Знакомство со смешанными линейными моделями

4 ч. на завершение
14 видео ((всего 90 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
14 видео
Пример - недосып и время реакции6мин
Недосып. Почему обычные методы не работают?4мин
Фиксированные и случайные факторы4мин
GLMM со случайным отрезком5мин
Визуализация предсказаний GLMM со случайным отрезком7мин
Индуцированная корреляция9мин
Диагностика модели со случайным отрезком6мин
GLMM со случайным отрезком и углом наклона5мин
Визуализация предсказаний GLMM со случайным отрезком и углом наклона4мин
Диагностика модели со случайным отрезком и углом наклона4мин
Смешанные линейные модели9мин
Тестирование гипотез в смешанных моделях12мин
Что мы знаем и что будет дальше5мин
2 материала для самостоятельного изучения
Обзор курса10мин
Знакомство со смешанными линейными моделями10мин
Неделя
2

Неделя 2

3 ч. на завершение

Моделирование структуры дисперсии в смешанных моделях

3 ч. на завершение
9 видео ((всего 65 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
9 видео
Пример – сексуальная активность мух10мин
Моделирование дисперсии4мин
Дисперсия может зависеть от непрерывной ковариаты11мин
Дисперсия может зависить от дискретного фактора4мин
Моделирование гетерогенности дисперсии – финальная модель8мин
Моделирование структуры дисперсии при наличии случайных факторов4мин
Модель со случайным фактором5мин
Моделируем структуру дисперсии8мин
1 материал для самостоятельного изучения
Моделирование структуры дисперсии в смешанных моделях10мин
Неделя
3

Неделя 3

3 ч. на завершение

Смешанные линейные модели для счетных данных

3 ч. на завершение
9 видео ((всего 61 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
9 видео
Пример – саламандры и добыча угля10мин
Смешанная модель с Пуассоновским распределением отклика.7мин
Диагностика моделей с Пуассоновским распределением. Избыточность дисперсии6мин
Смешанная модель с отрицательным биномиальным распределением отклика7мин
Диагностика модели с отрицательным биномиальным распределением отклика5мин
Тестирование гипотез8мин
Визуализация модели4мин
Что мы знаем и что будет дальше2мин
1 материал для самостоятельного изучения
Материалы: Смешанные линейные модели для счетных данных10мин
Неделя
4

Неделя 4

5 ч. на завершение

Смешанные линейные модели для бинарных данных

5 ч. на завершение
9 видео ((всего 74 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
9 видео
Пример -- морские звезды и мидии9мин
Знакомимся с данными4мин
Подбираем модель14мин
Дорабатываем модель5мин
Анализ итогов7мин
Визуализация модели6мин
Дополнительные штрихи к модели9мин
Что мы знаем и что важное осталось за рамками4мин
1 материал для самостоятельного изучения
Материалы: Смешанные линейные модели для бинарных данных10мин

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

Просто о статистике (с использованием R)

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.