About this Course
최근 조회 48,844

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 32시간 필요

권장: 8 hours/week...

러시아어

자막: 러시아어

귀하가 습득할 기술

Data ModelingRegression ValidationR ProgrammingLinear RegressionStatistics

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 32시간 필요

권장: 8 hours/week...

러시아어

자막: 러시아어

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 3시간 필요

Корреляционный анализ. Простая линейная регрессия

14개 동영상 (총 97분), 2 readings, 1 quiz
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
완료하는 데 3시간 필요

Проверка значимости и валидности линейных моделей

13개 동영상 (총 89분), 1 reading, 1 quiz
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
완료하는 데 3시간 필요

Краткое введение в мир линейной алгебры

11개 동영상 (총 81분), 1 reading, 1 quiz
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
완료하는 데 3시간 필요

Множественная линейная регрессия

12개 동영상 (총 93분), 1 reading, 1 quiz
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

강사

Avatar

Варфоломеева Марина Александровна

Старший преподаватель
Кафедра зоологии беспозвоночных
Avatar

Хайтов Вадим Михайлович

Доцент
Кафедра Зоологии беспозвоночных

상트 페테르부르크 주립 대학교 정보

Санкт-Петербургский государственный университет (СПбГУ) — старейший вуз России, основанный в 1724 году. Университет сегодня — научный, образовательный и культурный центр мирового значения, неизменно входящий во все международные рейтинги вузов. В номинации взаимодействие с работодателями QS Graduate Employability 2018 СПбГУ занимает 20 место среди 400 ведущих вузов мира и является лучшим в России. В настоящее время СПбГУ реализует 418 образовательных программ, включающих самые современные направления подготовки и специальности. Сертификат об успешном окончании представленных онлайн-курсов дает 5 дополнительных баллов при поступлении на программы магистратуры и аспирантуры СПбГУ. St Petersburg University is the oldest university in Russia, founded in 1724. The University today is a world-class research, educational and cultural centre which is always included in all international rankings of world universities. St Petersburg University was ranked 20th in QS Graduate Employability Ranking 2018 among 400 leading universities in the world and is the best in Russia. At present, St Petersburg University offers 418 academic programmes, including the most advanced areas and fields of study. The certificate of successful completion of offered online courses gives five additional points when applying for master’s and doctoral programmes at St Petersburg University....

Просто о статистике (с использованием R) 전문 분야 정보

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)

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.