About this Course

최근 조회 1,921

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 23시간 필요

권장: 8 hours/week...

러시아어

자막: 러시아어

귀하가 습득할 기술

General Linear ModelPost Hoc TestsR ProgrammingRegression AnalysisAnalysis Of Variance (ANOVA)

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 23시간 필요

권장: 8 hours/week...

러시아어

자막: 러시아어

제공자:

상트 페테르부르크 주립 대학교 로고

상트 페테르부르크 주립 대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 3시간 필요

Модели с дискретными и непрерывными предикторами

완료하는 데 3시간 필요
14개 동영상 (총 90분), 2 readings, 1 quiz
14개의 동영상
Не все на свете непрерывно. Дискретные предикторы в линейных моделях14m
Взаимодействие предикторов6m
Пример - козы, глисты и линейные модели4m
Подбор модели5m
Диагностика модели4m
Трактовка регрессионной модели, включающей один дискретный и один непрерывный предиктор14m
Изменение базового уровня фактора3m
Общие линейные модели5m
Analysis of covariance (ANCOVA) - частный случай общих линейных моделей6m
Устройство и диагностика модели с одним дискретным предиктором8m
Устройство и диагностика модели с учетом ковариаты8m
Результаты ANCOVA и визуализация модели5m
Что мы знаем и что будет дальше2m
2개의 읽기 자료
Обзор курса10m
Модели с дискретными и непрерывными предикторами10m
2

2

완료하는 데 2시간 필요

Модели с разными значениями угла наклона для групп

완료하는 데 2시간 필요
11개 동영상 (총 77분), 1 reading, 1 quiz
11개의 동영상
Запись уравнения моделей со взаимодействием дискретного и непрерывного предикторов8m
Подбор модели со взаимодействием дискретного и непрерывного предикторов5m
Диагностика модели4m
Анатомируем модель11m
График предсказаний модели со взаимодействием дискретного и непрерывного предикторов7m
Модели с несколькими уровнями дискретного предиктора и взаимодействием12m
Подбор модели, описывающей обилие птиц6m
Диагностика финальной модели7m
Представляем результаты подбора модели5m
Что мы знаем и что будет дальше2m
1개의 읽기 자료
Модели со взаимодействием дискретных и непрерывных предикторов10m
3

3

완료하는 데 3시간 필요

Однофакторный дисперсионный анализ

완료하는 데 3시간 필요
12개 동영상 (총 87분), 1 reading, 1 quiz
12개의 동영상
Пример - нектар с кофеином11m
Линейная модель с единственным дискретным предиктором. Параметризация индикаторных переменных6m
Линейная модель с единственным дискретным предиктором. Параметризация эффектов8m
Диагностика линейной модели7m
Тестирование значимости коэффициентов модели с дискретным предиктором3m
Структура общей изменчивости. Дисперсионный анализ9m
Дисперсионный анализ в R5m
Зоопарк пост хок тестов11m
Пост хок тесты в R4m
Визуализация результатов дисперсионного анализа8m
Что мы знаем и что будет дальше3m
1개의 읽기 자료
Однофакторный дисперсионный анализ10m
4

4

완료하는 데 4시간 필요

Многофакторный дисперсионный анализ

완료하는 데 4시간 필요
10개 동영상 (총 70분), 1 reading, 2 quizzes
10개의 동영상
Пример - игра "Диктатор"13m
Двухфакторный дисперсионный анализ. Параметризация индикаторных переменных3m
Двухфакторный дисперсионный анализ. Параметризация эффектов5m
Диагностика линейной модели7m
Проблемы при анализе несбалансированных данных. Типы сумм квадратов9m
Дисперсионный анализ в R7m
Пост хок тест для взаимодействия факторов5m
Визуализация результатов многофакторного дисперсионного анализа6m
Что мы знаем и что будет дальше3m
1개의 읽기 자료
Многофакторный дисперсионный анализ10m

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.