課程信息

100% 在線

立即開始,按照自己的計劃學習。

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

中級

完成時間大約為22 小時

建議:8 hours/week...

俄語(Russian)

字幕:俄語(Russian)

您將獲得的技能

Data ModelingRegression ValidationR ProgrammingLinear RegressionStatistics

100% 在線

立即開始,按照自己的計劃學習。

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

中級

完成時間大約為22 小時

建議:8 hours/week...

俄語(Russian)

字幕:俄語(Russian)

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1
完成時間為 3 小時

Корреляционный анализ. Простая линейная регрессия

Мы начнем разговор о методах численного описания связей между количественными величинами с коэффициентов ковариации и корреляции, которые позволяют оценить силу и направление связи. Затем вы узнаете, какую дополнительную информацию о связях можно получить, построив линейную модель зависимости между величинами. Вы научитесь интерпретировать коэффициенты регрессии и узнаете, когда и как можно использовать линейные модели для предсказаний на новых данных. К концу этого модуля вы научитесь подбирать уравнение линейной модели и строить ее график с доверительной областью....
14 個視頻 (總計 97 分鐘), 2 個閱讀材料, 1 個測驗
14 個視頻
Пример - размер мозга и IQ8分鐘
Взаимосвязи между явлениями8分鐘
Ковариация и корреляция9分鐘
Тестирование статистической значимости коэффициента корреляции4分鐘
Корреляционный анализ в R4分鐘
Модели как отражение взаимосвязи6分鐘
Простая линейная регрессия9分鐘
Метод наименьших квадратов10分鐘
Подбор коэффициентов линейной регресии в R6分鐘
Стандартные ошибки коэффициентов регрессии7分鐘
Доверительные интервалы коэффициентов и доверительная зона регрессии6分鐘
Использование регрессии для предсказаний9分鐘
Что мы знаем и что будет дальше3分鐘
2 個閱讀材料
Обзор курса10分鐘
Материалы: Корреляционный анализ. Простая линейная регрессия10分鐘
2
完成時間為 3 小時

Проверка значимости и валидности линейных моделей

Построить линейную модель и записать ее уравнение - это только самое начало анализа. В этом модуле вы узнаете, как описывать результаты регрессионного анализа: как проверить статистическую значимость модели в целом или ее коэффициентов, оценить качество подгонки. У линейных моделей (вернее, у статистических тестов, которые для них используются), как у любого метода, есть свои ограничения. Вы узнаете, что это за ограничения и откуда они возникают. Графические методы диагностики, которыми мы будем пользоваться, универсальны для разных линейных моделей - больше практики поможет вам увереннее принимать решения. Разобравшись со всем этим, вы сможете написать на языке R полный скрипт для подбора, диагностики и представления результатов простой линейной регрессии....
13 個視頻 (總計 89 分鐘), 1 個閱讀材料, 1 個測驗
13 個視頻
Тестирование значимости коэффициентов регрессии при помощи t-теста7分鐘
Тестирование значимости модели при помощи F критерия8分鐘
Качество подгонки модели4分鐘
Не стоит обольщаться. Зачем нужна диагностика моделей4分鐘
Разновидности остатков6分鐘
Влиятельные наблюдения и как с ними бороться8分鐘
Линейность связи8分鐘
Независимость наблюдений10分鐘
Нормальное распределение остатков6分鐘
Постоянство дисперсии остатков5分鐘
Анализ остатков в R10分鐘
Что мы знаем и что будет дальше3分鐘
1 個閱讀材料
Материалы: Проверка значимости и валидности линейных моделей10分鐘
3
完成時間為 3 小時

Краткое введение в мир линейной алгебры

В этом модуле мы с вами погрузимся в самое сердце линейных моделей. Для этого вам придется изучить или вспомнить основы линейной алгебры. Мы обсудим разновидности матриц, способы их создания в R и основные операции с ними. Все это нам понадобится, чтобы разобраться, как устроена линейная регрессия изнутри. Вы узнаете, что такое модельная матрица, научитесь записывать уравнение линейной регрессии в виде матриц и находить его коэффициенты. Вы своими глазами увидите хэт-матрицу, которая позволяет получать предсказанные значения, и даже сможете ее вычислить вручную. Наконец, вы научитесь рассчитывать остаточную дисперсию, вариационно-ковариационную матрицу и использовать все это для того, чтобы строить доверительную зону регрессии. Потом эти знания помогут вам разобраться с устройством более сложных моделей: с дискретными предикторами, с другими распределениями остатков, с иным устройством вариационно-ковариационной матрицы....
11 個視頻 (總計 81 分鐘), 1 個閱讀材料, 1 個測驗
11 個視頻
Разновидности матриц3分鐘
Основные действия с матрицами7分鐘
Основы матричного умножения9分鐘
Умножение двух матриц10分鐘
Решение систем уравнений при помощи матриц12分鐘
Линейная регрессия в матричном виде7分鐘
Вычисление остатков в матричном виде5分鐘
Строим график модели вручную6分鐘
Доверительная зона регрессии в матричном виде10分鐘
Что мы знаем и что будет дальше2分鐘
1 個閱讀材料
Материалы: Краткое введение в мир линейной алгебры10分鐘
4
完成時間為 3 小時

Множественная линейная регрессия

Чаще всего связи между величинами устроены сложнее, чем это можно описать при помощи простой линейной регрессии. Множественная линейная регрессия используется, чтобы описать, как переменная-отклик зависит от нескольких предикторов. С появлением в модели множества предикторов у линейной регрессии появляется новое условие применимости - требование отсутствия мультиколлинеарности. В этом модуле вы узнаете, как можно выявить мультиколлинеарность и избежать ее. Наконец, нередко во множественных моделях переменных больше, чем это можно изобразить на плоскости, поэтому мы научим вас простым приемам, которые помогут создавать информативные графики даже в таком случае....
12 個視頻 (總計 93 分鐘), 1 個閱讀材料, 1 個測驗
12 個視頻
Пример - маркер рака простаты3分鐘
Протокол анализа данных7分鐘
Разведочный анализ в R17分鐘
Модель множественной линейной регрессии и ее интерпретация11分鐘
Мультиколлинеарность и другие условия применимости15分鐘
Взаимодействия предикторов3分鐘
Сравнение влияния отдельных предикторов7分鐘
Качество подгонки модели множественной линейной регрессии3分鐘
Визуализация модели: один предиктор10分鐘
Визуализация модели: два предиктора5分鐘
Что мы знаем и что будет дальше1分鐘
1 個閱讀材料
Материалы: Множественная линейная регрессия10分鐘

講師

Avatar

Варфоломеева Марина Александровна

Старший преподаватель
Кафедра зоологии беспозвоночных
Avatar

Хайтов Вадим Михайлович

Доцент
Кафедра Зоологии беспозвоночных

關於 圣彼得堡国立大学

The Saint-Petersburg University (SPbU) is a state university, located in Saint-Petersburg, Russia. Founded in 1724, SPbU is the oldest institution of higher education in Russia. At present, there are more than 30 000 students in SPbU studying 398 programmes...

關於 Просто о статистике (с использованием R) 專項課程

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)

常見問題

  • 注册以便获得证书后,您将有权访问所有视频、测验和编程作业(如果适用)。只有在您的班次开课之后,才可以提交和审阅同学互评作业。如果您选择在不购买的情况下浏览课程,可能无法访问某些作业。

  • 您注册课程后,将有权访问专项课程中的所有课程,并且会在完成课程后获得证书。您的电子课程证书将添加到您的成就页中,您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。如果您只想阅读和查看课程内容,可以免费旁听课程。

還有其他問題嗎?請訪問 學生幫助中心