Об этом курсе

Недавно просмотрено: 1,801
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 часов на выполнение
Русский
Субтитры: 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.
Промежуточный уровень
Прибл. 16 часов 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 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

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

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • 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.