이 강좌에 대하여

최근 조회 7,270
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 14시간 필요
러시아어

귀하가 습득할 기술

Data ModelingRegression ValidationR ProgrammingLinear RegressionStatistics
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 14시간 필요
러시아어

제공자:

Placeholder

상트 페테르부르크 주립 대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 3시간 필요

Корреляционный анализ. Простая линейная регрессия

완료하는 데 3시간 필요
14개 동영상 (총 97분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
14개의 동영상
Пример - размер мозга и IQ8m
Взаимосвязи между явлениями8m
Ковариация и корреляция9m
Тестирование статистической значимости коэффициента корреляции4m
Корреляционный анализ в R4m
Модели как отражение взаимосвязи6m
Простая линейная регрессия9m
Метод наименьших квадратов10m
Подбор коэффициентов линейной регресии в R6m
Стандартные ошибки коэффициентов регрессии7m
Доверительные интервалы коэффициентов и доверительная зона регрессии6m
Использование регрессии для предсказаний9m
Что мы знаем и что будет дальше3m
2개의 읽기 자료
Обзор курса10m
Материалы: Корреляционный анализ. Простая линейная регрессия10m
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Проверка значимости и валидности линейных моделей

완료하는 데 3시간 필요
13개 동영상 (총 89분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
13개의 동영상
Тестирование значимости коэффициентов регрессии при помощи t-теста7m
Тестирование значимости модели при помощи F критерия8m
Качество подгонки модели4m
Не стоит обольщаться. Зачем нужна диагностика моделей4m
Разновидности остатков6m
Влиятельные наблюдения и как с ними бороться8m
Линейность связи8m
Независимость наблюдений10m
Нормальное распределение остатков6m
Постоянство дисперсии остатков5m
Анализ остатков в R10m
Что мы знаем и что будет дальше3m
1개의 읽기 자료
Материалы: Проверка значимости и валидности линейных моделей10m
3

3

완료하는 데 3시간 필요

Краткое введение в мир линейной алгебры

완료하는 데 3시간 필요
11개 동영상 (총 81분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
11개의 동영상
Разновидности матриц3m
Основные действия с матрицами7m
Основы матричного умножения9m
Умножение двух матриц10m
Решение систем уравнений при помощи матриц12m
Линейная регрессия в матричном виде7m
Вычисление остатков в матричном виде5m
Строим график модели вручную6m
Доверительная зона регрессии в матричном виде10m
Что мы знаем и что будет дальше2m
1개의 읽기 자료
Материалы: Краткое введение в мир линейной алгебры10m
4

4

완료하는 데 3시간 필요

Множественная линейная регрессия

완료하는 데 3시간 필요
12개 동영상 (총 93분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
12개의 동영상
Пример - маркер рака простаты3m
Протокол анализа данных7m
Разведочный анализ в R17m
Модель множественной линейной регрессии и ее интерпретация11m
Мультиколлинеарность и другие условия применимости15m
Взаимодействия предикторов3m
Сравнение влияния отдельных предикторов7m
Качество подгонки модели множественной линейной регрессии3m
Визуализация модели: один предиктор10m
Визуализация модели: два предиктора5m
Что мы знаем и что будет дальше1m
1개의 읽기 자료
Материалы: Множественная линейная регрессия10m

Просто о статистике (с использованием R) 특화 과정 정보

Просто о статистике (с использованием R)

자주 묻는 질문

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.