About this Course

최근 조회 2,201

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 17시간 필요

권장: 9 hours/week...

러시아어

자막: 러시아어

귀하가 습득할 기술

Logistic RegressionR ProgrammingGeneralized Linear ModelPoisson RegressionModel Selection

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 17시간 필요

권장: 9 hours/week...

러시아어

자막: 러시아어

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 4시간 필요

Знакомство с обобщенными линейными моделями

완료하는 데 4시간 필요
14개 동영상 (총 117분), 2 readings, 1 quiz
14개의 동영상
Зоопарк распределений15m
Обобщенные линейные модели12m
GLM с нормальным распределением отклика5m
Пример -- питательная ценность икры7m
Подбор GLM c нормальным распределением отклика в R7m
Разновидности остатков обобщенных линейных моделях5m
Диагностика GLM с нормальным распределением отклика9m
Тестирование значимости коэффициентов при помощи критерия Вальда6m
Работаем с логарифмами правдоподобий. Анализ девиансы9m
Анализ девиансы в R9m
Качество подгонки GLM4m
Визуализация GLM12m
Что мы знаем и что будет дальше?5m
2개의 읽기 자료
Обзор курса10m
Знакомство с обобщенными линейными моделями10m
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Проблема выбора модели

완료하는 데 3시간 필요
11개 동영상 (총 59분), 1 reading, 1 quiz
11개의 동영상
Проблема выбора в действии10m
Третий путь: несколько равноправных моделей3m
Информационные критерии7m
Вычисление AIC вручную3m
AIC в действии6m
Сопоставление моделей-кандидатов2m
Блеск и нищета выбора моделей4m
В саду расходящихся тропок8m
Выбор моделей на краю пропасти4m
Что мы знаем и что будет дальше?4m
1개의 읽기 자료
Проблема выбора модели10m
3

3

완료하는 데 4시간 필요

Обобщенные линейные модели для счетных данных

완료하는 데 4시간 필요
9개 동영상 (총 80분), 1 reading, 1 quiz
9개의 동영상
Пример - гадючий лук и опылители13m
Опасности моделирования счетных величин при помощи обычной регрессии10m
GLM с Пуассоновским распределением отклика10m
Диагностика моделей с Пуассоновским распределением отклика12m
Квазипуассоновские модели6m
GLM с отрицательным биномиальным распределением отклика10m
Описание и визуализация модели4m
Что мы знаем и что будет дальше?3m
1개의 읽기 자료
Обобщенные линейные модели для счетных данных10m
4

4

완료하는 데 5시간 필요

Обобщенные линейные модели с бинарным откликом

완료하는 데 5시간 필요
11개 동영상 (총 71분), 1 reading, 2 quizzes
11개의 동영상
Пример – морские звезды и мидии6m
Простой линейной регрессией не обойтись3m
Логистическая кривая6m
Шансы и логиты4m
Немного алгебры: Логиты в качестве зависимой переменной7m
Вернемся к морским звездам и мидиям8m
Смысл коэффициентов в моделях с бинарным откликом15m
Диагностика модели с бинарным откликом6m
Визуализация модели7m
Что мы знаем и что будет дальше?3m
1개의 읽기 자료
Обобщенные линейные модели с бинарным откликом10m

제공자:

상트 페테르부르크 주립 대학교 로고

상트 페테르부르크 주립 대학교

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.