課程信息
2,275 次近期查看

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21 小時

建議:9 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21 小時

建議:9 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

14 個視頻 (總計 97 分鐘), 2 個閱讀材料, 1 個測驗
14 個視頻
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

13 個視頻 (總計 89 分鐘), 1 個閱讀材料, 1 個測驗
13 個視頻
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

11 個視頻 (總計 81 分鐘), 1 個閱讀材料, 1 個測驗
11 個視頻
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

12 個視頻 (總計 93 分鐘), 1 個閱讀材料, 1 個測驗
12 個視頻
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

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....

About the 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