Об этом курсе: Курс рассматривает способы и инструменты исследования статистических взаимосвязей между признаками. Вы научитесь оценивать, связаны ли признаки, а также делать обоснованные выводы о том, значима ли эта связь статистически. Связаны ли богатство и счастье, как связана потребительская активность людей с днем недели, способствует ли наличие аккаунта в социальных сетях популярности корпоративного сайта? На вопросы такого рода вы сможете ответить, пройдя этот курс. В первом модуле курса мы поговорим о статистических гипотезах, о способах их проверки и об основных статистических критериях, которые для этого разработаны. После этого мы рассмотрим практические инструменты выявления статистических взаимосвязей признаков, измеренных разными типами шкал, а также способы оценки значимости этих связей. Мы поговорим об основных коэффициентах взаимосвязи признаков, о том, как правильно выбрать коэффициент для решения конкретной задачи и покажем, как рассчитывать коэффициенты связи в статистических пакетах. В заключении мы подробно рассмотрим модель линейной регрессии, которая позволяет не только выявлять взаимосвязи между признаками, но и строить прогноз, и попрактикуемся в её построении.
Автор: Новосибирский государственный университет
Преподаватели: Ольга Ечевская, доцент, кандидат социологических наук
Кафедра общей социологии ЭФ НГУ
Преподаватели: Наталья Галанова, Специалист по анализу данных
Компания 2GIS
Преподаватели: Виктор Дёмин, Специалист по анализу данных, кандидат технических наук
Компания 2GIS
| Основные сведения | Course 2 of 4 in the Анализ данных Specialization |
| Уровень | Intermediate |
| Выполнение | 5 недель обучения, 3-6 часов в неделю |
| Язык | Russian |
| Как пройти курс | Чтобы пройти курс, выполните все оцениваемые задания. |
| Оценки пользователей |
Программа курса
НЕДЕЛЯ 1
Введение в статистические критерии
В этом модуле мы поговорим о логике проверки статистических гипотез. Вы узнаете, чем статистическая гипотеза отличается от "обычного предположения", какие бывают статистические гипотезы, и какие статистические критерии разработаны для их проверки. В результате вы научитесь формулировать статистические гипотезы для решения исследовательских задач, а также выбирать подходящие критерии для их проверки. Этот модуль создаёт основу для следующих модулей курса, в которых на примерах рассматривается применение разных статистических критериев.
6 видео, 8 материалов для самостоятельного изучения, 2 practice quizzes
- Видео: Вводная лекция: структура и содержание специализации
- Leyendo: О чём этот курс и как он устроен
- Leyendo: Дополнительные материалы по статистическим пакетам
- Leyendo: Данные, на которые мы опираемся и ссылаемся
- Видео: 1.1. Статистическая гипотеза
- Leyendo: 1.1. Статистическая гипотеза (презентация)
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Видео: 1.2. Статистические критерии
- Leyendo: 1.2. Статистические критерии (презентация)
- Видео: 1.3. Алгоритм проверки статистических гипотез
- Leyendo: 1.3. Алгоритм проверки статистических гипотез (презентация)
- Видео: 1.4. Свойства критериев
- Leyendo: 1.4. Свойства критериев (презентация)
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Видео: 1.5. Метод Монте-Карло
- Leyendo: 1.5. Метод Монте-Карло (презентация)
Оцениваемый: Введение в статистические критерии
НЕДЕЛЯ 2
Критерии согласия
В этом модуле мы разберем один из классов статистических критериев, которые позволяют проверять соответствие распределения признаков известным законам распределения. Форма распределения - не менее важное ограничение для применения статистических методов, чем тип шкалы, в которой измерен признак, и если не учитывать связанные с ней ограничения, можно сделать некорректные статистические выводы. Многие меры и методы работают только в том случае, если признак распределен в соответствии с известным законом (к примеру, имеет нормальное распределение). Пройдя этот модуль, вы научитесь определять такие соответствия.
8 видео, 6 материалов для самостоятельного изучения, 4 practice quizzes
- Видео: 2.1. Гипотеза о согласии
- Leyendo: 2.1. Гипотеза о согласии (презентация)
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Видео: 2.2. Критерий согласия Хи-квадрат
- Leyendo: 2.2. Критерий согласия Хи-квадрат (презентация)
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Видео: 2.3. Группирование данных
- Leyendo: 2.3. Группирование данных (презентация)
- Видео: 2.4. Критерий согласия Колмогорова — Смирнова
- Leyendo: 2. 4. Критерий согласия Колмогорова-Смирнова (презентация)
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Видео: 2.5. Критерии типа Омега
- Leyendo: 2.5. Критерии типа Омега (презентация)
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Видео: 2.6. Критерий Шапиро — Уилка
- Leyendo: 2.6. Критерий Шапиро-Уилка (презентация)
- Видео: 2.7. Практика 1. Построение критериев согласия в R
- Видео: 2.8. Построение критериев согласия в SPSS
Оцениваемый: Критерии согласия
НЕДЕЛЯ 3
Поиск взаимосвязей в данных и оценка их статистической значимости
В этом модуле мы поговорим о способах выявления статистических взаимосвязей. Рассмотрим методы, применимые для выявления взаимосвязей признаков в зависимости от шкалы измерения и формы распределения признака, научимся определять силу и значимость связей между признаками. Применение основных методов оценки взаимосвязей мы разберем на реальных данных; к примеру, проверим, что важнее для того, чтобы человек был удовлетворён жизнью: материальное благополучие или уважение окружающих. Кроме того, мы покажем, как рассчитывать основные коэффициенты связи в R и SPSS.
11 видео, 8 материалов для самостоятельного изучения, 3 practice quizzes
- Видео: 3.1. Понятие статистической взаимосвязи: идея и основные виды
- Leyendo: 3.1. Понятие статистической взаимосвязи: идея и основные виды (презентация)
- Видео: 3.2. Исследование взаимосвязей: разные шкалы — разные инструменты
- Leyendo: 3.2. Исследование взаимосвязей: разные шкалы - разные инструменты (презентация)
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Видео: 3.3. Линейные взаимосвязи между двумя признаками. Коэффициенты корреляции
- Leyendo: 3.3. Линейная взаимосвязь между двумя признаками. Коэффициенты корреляции (презентация)
- Видео: 3.3а. Коэффициенты ранговой корреляции
- Leyendo: 3.3а. Коэффициенты ранговой корреляции (презентация)
- Видео: 3.4. Проверка значимости коэффициентов корреляции
- Leyendo: 3.4. Проверка значимости коэффициентов корреляции (презентация)
- Видео: 3.5. Таблицы сопряженности: введение
- Leyendo: 3.5. Таблицы сопряженности: введение (презентация)
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Видео: 3.6. Исследование взаимосвязей при помощи критерия Хи-квадрат
- Leyendo: 3.6. Исследование взаимосвязей при помощи критерия Хи-квадрат (презентация)
- Видео: 3.7. Таблицы сопряжённости: исследование силы и характера взаимосвязи
- Leyendo: 3.7. Таблицы сопряжённости: исследование силы и характера взаимосвязи (презентация)
- Видео: 3.8. Пример исследования взаимосвязей на основе таблиц сопряженности
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Видео: 3.9. Практика 1. Вычисление коэффициента корреляции в R
- Видео: 3.10. Практика 2. Исследование взаимосвязей в SPSS: коэффициенты корреляции и таблицы сопряженности
Оцениваемый: Поиск взаимосвязей в данных и оценка их статистической значимости
НЕДЕЛЯ 4
Линейная регрессия
В заключительном модуле курса мы поговорим о модели линейной регрессии, которая позволяет не только делать вывод о связи между признаками, но и строить прогноз, т.е., рассчитать значение одного (зависимого) признака, зная значения других, определяющих его. Мы начнём с общей идеи модели, поговорим о возможностях и ограничениях инструмента, затем на примере пошагово разберём, как построить модель линейной регрессии, как оценить её качество, и как строить прогноз на основе построенной модели. Базовый пример модуля - модель, построенная на реальных данных, предоставленных компанией 2GIS.
11 видео, 9 материалов для самостоятельного изучения, 6 practice quizzes
- Видео: 4.1. Модель линейной регрессии: основная идея
- Leyendo: 4.1. Модель линейной регрессии: основная идея (презентация)
- Видео: 4.2. Типы данных
- Leyendo: 4.2. Типы данных (презентация)
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Видео: 4.3. Оценки параметров регрессии
- Leyendo: 4.3. Оценки параметров регрессии (презентация)
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Видео: 4.4. Оценка качества модели
- Leyendo: 4.4. Оценка качества модели (презентация)
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Видео: 4.5. Отбор значимых признаков
- Leyendo: 4.5. Отбор значимых признаков (презентация)
- Видео: 4.6. Мультиколлинеарность
- Leyendo: Презентация: 4.6. Мультиколлинеарность
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Видео: 4.7. Гетероскедастичность
- Leyendo: 4.7. Гетероскедастичность (презентация)
- Cuestionario de práctica: 4.7. Гетероскедастичность
- Видео: 4.8. Проверка предположений о модели
- Leyendo: 4.8. Проверка предположений о модели (презентация)
- Видео: 4.9. Прогноз
- Leyendo: 4.9. Прогноз (презентация)
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Видео: 4.10. Практика 1. Линейная регрессия в R
- Видео: 4.11. Практика 2. Линейная регрессия в SPSS
Оцениваемый: Линейная регрессия
НЕДЕЛЯ 5
Итоговое задание
В заключительном модуле курса мы предлагаем вам самостоятельно построить регрессионную модель на реальных данных, предоставленных компанией 2GIS. Сначала пройдите итоговый тест и проверьте, насколько хорошо вы освоили материалы курса. Затем внимательно прочитайте инструкции и выполните проект с применением полученных знаний. Не забывайте, что всегда в вашем расположении форум, где вы можете обсудить задание с сокурсниками и задать вопросы, если что-то осталось непонятным.
1 материал для самостоятельного изучения
- Leyendo: Данные для выполнения задания
Оцениваемый: Итоговый тест
Оцениваемый: Взаимооцениваемое задание
Часто задаваемые вопросы
Как это работает
Trabajo del curso
Cada curso es como un libro de texto interactivo, con videos pregrabados, cuestionarios y proyectos.
Ayuda de tus compañeros
Conéctate con miles de estudiantes y debate ideas y materiales del curso, y obtén ayuda para dominar los conceptos.
Certificados
Obtén reconocimiento oficial por tu trabajo y comparte tu éxito con amigos, compañeros y empleadores.
Авторы
Новосибирский государственный университет
Novosibirsk State University (NSU) is a research university located in Novosibirsk Akademgorodok, the world-famous scientific center in Siberia. 80% of NSU teachers are active researchers affiliated with the Russian Academy of Sciences; therefore education is closely linked to world-class science: our students get first-hand knowledge about scientific discoveries before they are published.
Nearly 6000 students (including international students from 37 countries) are enrolled at undergraduate and graduate programs offered by 13 departments. The leading areas of NSU expertise are natural sciences, life sciences, physics, math, IT, and more.
Стоимость
| Приобрести курс | |
|---|---|
| Получить доступ к материалам курса | Доступен |
| Получить доступ к оцениваемым материалам курса | Доступен |
| Получить итоговую оценку | Доступен |
| Earn a shareable Course Certificate | Доступен |
Рейтинги и отзывы
Coursera делает лучшее в мире образование доступным каждому, предлагая онлайн-курсы от ведущих университетов и организаций.
© Coursera Inc., 2018 Все права защищены.
АГ
супер! но очень много видео!( и тесты непростые, но с другой стороны - это прекрасно!