이 강좌에 대하여

최근 조회 1,765
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 16시간 필요
러시아어
자막: 러시아어

귀하가 습득할 기술

Logistic RegressionR ProgrammingPoisson RegressionGeneralized Linear Mixed Model (GLMM)Random Effects Model
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 16시간 필요
러시아어
자막: 러시아어

제공자:

상트 페테르부르크 주립 대학교 로고

상트 페테르부르크 주립 대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 4시간 필요

Знакомство со смешанными линейными моделями

완료하는 데 4시간 필요
14개 동영상 (총 90분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
14개의 동영상
Пример - недосып и время реакции6m
Недосып. Почему обычные методы не работают?4m
Фиксированные и случайные факторы4m
GLMM со случайным отрезком5m
Визуализация предсказаний GLMM со случайным отрезком7m
Индуцированная корреляция9m
Диагностика модели со случайным отрезком6m
GLMM со случайным отрезком и углом наклона5m
Визуализация предсказаний GLMM со случайным отрезком и углом наклона4m
Диагностика модели со случайным отрезком и углом наклона4m
Смешанные линейные модели9m
Тестирование гипотез в смешанных моделях12m
Что мы знаем и что будет дальше5m
2개의 읽기 자료
Обзор курса10m
Знакомство со смешанными линейными моделями10m
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Моделирование структуры дисперсии в смешанных моделях

완료하는 데 3시간 필요
9개 동영상 (총 65분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
9개의 동영상
Пример – сексуальная активность мух10m
Моделирование дисперсии4m
Дисперсия может зависеть от непрерывной ковариаты11m
Дисперсия может зависить от дискретного фактора4m
Моделирование гетерогенности дисперсии – финальная модель8m
Моделирование структуры дисперсии при наличии случайных факторов4m
Модель со случайным фактором5m
Моделируем структуру дисперсии8m
1개의 읽기 자료
Моделирование структуры дисперсии в смешанных моделях10m
3

3

완료하는 데 3시간 필요

Смешанные линейные модели для счетных данных

완료하는 데 3시간 필요
9개 동영상 (총 61분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
9개의 동영상
Пример – саламандры и добыча угля10m
Смешанная модель с Пуассоновским распределением отклика.7m
Диагностика моделей с Пуассоновским распределением. Избыточность дисперсии6m
Смешанная модель с отрицательным биномиальным распределением отклика7m
Диагностика модели с отрицательным биномиальным распределением отклика5m
Тестирование гипотез8m
Визуализация модели4m
Что мы знаем и что будет дальше2m
1개의 읽기 자료
Материалы: Смешанные линейные модели для счетных данных10m
4

4

완료하는 데 5시간 필요

Смешанные линейные модели для бинарных данных

완료하는 데 5시간 필요
9개 동영상 (총 74분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
9개의 동영상
Пример -- морские звезды и мидии9m
Знакомимся с данными4m
Подбираем модель14m
Дорабатываем модель5m
Анализ итогов7m
Визуализация модели6m
Дополнительные штрихи к модели9m
Что мы знаем и что важное осталось за рамками4m
1개의 읽기 자료
Материалы: Смешанные линейные модели для бинарных данных10m

Просто о статистике (с использованием R) 특화 과정 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

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • 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.

  • 구독하는 경우, 취소해도 요금이 청구되지 않는 7일간의 무료 평가판을 이용할 수 있습니다. 해당 기간이 지난 후에는 환불이 되지 않지만, 언제든 구독을 취소할 수 있습니다. 전체 환불 정책 보기.

  • 예, Coursera에서는 수업료를 낼 수 없는 학습자를 위해 재정 지원을 제공합니다. 왼쪽에 있는 등록 버튼 아래 재정 지원 링크를 클릭하면 지원할 수 있습니다. 신청서를 작성하라는 메시지가 표시되며 승인되면 알림을 받습니다. 성취 프로젝트를 포함하여 전문 분야의 각 강좌에서 이 단계를 완료해야 합니다. 자세히 알아보기.

  • 이 강좌는 대학 학점을 제공하지 않지만, 일부 대학에서 선택적으로 강좌 수료증을 학점으로 인정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 해당 기관에 문의하세요. Coursera의 온라인 학위Mastertrack™ 수료증은 대학 학점을 취득할 기회를 제공합니다.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.