課程信息
5,275

第 2 門課程(共 4 門)

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8 小時

建議:5 недель обучения, 3-6 часов в неделю...

俄語(Russian)

字幕:俄語(Russian)

第 2 門課程(共 4 門)

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8 小時

建議:5 недель обучения, 3-6 часов в неделю...

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 2 小時

Введение в статистические критерии

В этом модуле мы поговорим о логике проверки статистических гипотез. Вы узнаете, чем статистическая гипотеза отличается от "обычного предположения", какие бывают статистические гипотезы, и какие статистические критерии разработаны для их проверки. В результате вы научитесь формулировать статистические гипотезы для решения исследовательских задач, а также выбирать подходящие критерии для их проверки. Этот модуль создаёт основу для следующих модулей курса, в которых на примерах рассматривается применение разных статистических критериев....
6 個視頻 (總計 35 分鐘), 8 個閱讀材料, 3 個測驗
6 個視頻
1.1. Статистическая гипотеза7分鐘
1.2. Статистические критерии4分鐘
1.3. Алгоритм проверки статистических гипотез7分鐘
1.4. Свойства критериев3分鐘
1.5. Метод Монте-Карло7分鐘
8 個閱讀材料
О чём этот курс и как он устроен10分鐘
Дополнительные материалы по статистическим пакетам10分鐘
Данные, на которые мы опираемся и ссылаемся10分鐘
1.1. Статистическая гипотеза (презентация)10分鐘
1.2. Статистические критерии (презентация)10分鐘
1.3. Алгоритм проверки статистических гипотез (презентация)10分鐘
1.4. Свойства критериев (презентация)10分鐘
1.5. Метод Монте-Карло (презентация)10分鐘
3 個練習
Вопросы для самопроверки6分鐘
Вопросы для самопроверки6分鐘
Введение в статистические критерии20分鐘
2
完成時間為 3 小時

Критерии согласия

В этом модуле мы разберем один из классов статистических критериев, которые позволяют проверять соответствие распределения признаков известным законам распределения. Форма распределения - не менее важное ограничение для применения статистических методов, чем тип шкалы, в которой измерен признак, и если не учитывать связанные с ней ограничения, можно сделать некорректные статистические выводы. Многие меры и методы работают только в том случае, если признак распределен в соответствии с известным законом (к примеру, имеет нормальное распределение). Пройдя этот модуль, вы научитесь определять такие соответствия....
8 個視頻 (總計 52 分鐘), 6 個閱讀材料, 5 個測驗
8 個視頻
2.2. Критерий согласия Хи-квадрат5分鐘
2.3. Группирование данных4分鐘
2.4. Критерий согласия Колмогорова — Смирнова3分鐘
2.5. Критерии типа Омега4分鐘
2.6. Критерий Шапиро — Уилка5分鐘
2.7. Практика 1. Построение критериев согласия в R12分鐘
2.8. Построение критериев согласия в SPSS12分鐘
6 個閱讀材料
2.1. Гипотеза о согласии (презентация)10分鐘
2.2. Критерий согласия Хи-квадрат (презентация)10分鐘
2.3. Группирование данных (презентация)10分鐘
2. 4. Критерий согласия Колмогорова-Смирнова (презентация)10分鐘
2.5. Критерии типа Омега (презентация)10分鐘
2.6. Критерий Шапиро-Уилка (презентация)10分鐘
5 個練習
Вопросы для самопроверки4分鐘
Вопросы для самопроверки6分鐘
Вопросы для самопроверки6分鐘
Вопросы для самопроверки6分鐘
Критерии согласия20分鐘
3
完成時間為 3 小時

Поиск взаимосвязей в данных и оценка их статистической значимости

В этом модуле мы поговорим о способах выявления статистических взаимосвязей. Рассмотрим методы, применимые для выявления взаимосвязей признаков в зависимости от шкалы измерения и формы распределения признака, научимся определять силу и значимость связей между признаками. Применение основных методов оценки взаимосвязей мы разберем на реальных данных; к примеру, проверим, что важнее для того, чтобы человек был удовлетворён жизнью: материальное благополучие или уважение окружающих. Кроме того, мы покажем, как рассчитывать основные коэффициенты связи в R и SPSS....
11 個視頻 (總計 86 分鐘), 8 個閱讀材料, 4 個測驗
11 個視頻
3.2. Исследование взаимосвязей: разные шкалы — разные инструменты6分鐘
3.3. Линейные взаимосвязи между двумя признаками. Коэффициенты корреляции9分鐘
3.3а. Коэффициенты ранговой корреляции5分鐘
3.4. Проверка значимости коэффициентов корреляции6分鐘
3.5. Таблицы сопряженности: введение8分鐘
3.6. Исследование взаимосвязей при помощи критерия Хи-квадрат9分鐘
3.7. Таблицы сопряжённости: исследование силы и характера взаимосвязи8分鐘
3.8. Пример исследования взаимосвязей на основе таблиц сопряженности9分鐘
3.9. Практика 1. Вычисление коэффициента корреляции в R5分鐘
3.10. Практика 2. Исследование взаимосвязей в SPSS: коэффициенты корреляции и таблицы сопряженности10分鐘
8 個閱讀材料
3.1. Понятие статистической взаимосвязи: идея и основные виды (презентация)10分鐘
3.2. Исследование взаимосвязей: разные шкалы - разные инструменты (презентация)10分鐘
3.3. Линейная взаимосвязь между двумя признаками. Коэффициенты корреляции (презентация)10分鐘
3.3а. Коэффициенты ранговой корреляции (презентация)10分鐘
3.4. Проверка значимости коэффициентов корреляции (презентация)10分鐘
3.5. Таблицы сопряженности: введение (презентация)10分鐘
3.6. Исследование взаимосвязей при помощи критерия Хи-квадрат (презентация)10分鐘
3.7. Таблицы сопряжённости: исследование силы и характера взаимосвязи (презентация)10分鐘
4 個練習
Вопросы для самопроверки8分鐘
Вопросы для самопроверки6分鐘
Вопросы для самопроверки4分鐘
Поиск взаимосвязей в данных и оценка их статистической значимости20分鐘
4
完成時間為 4 小時

Линейная регрессия

В заключительном модуле курса мы поговорим о модели линейной регрессии, которая позволяет не только делать вывод о связи между признаками, но и строить прогноз, т.е., рассчитать значение одного (зависимого) признака, зная значения других, определяющих его. Мы начнём с общей идеи модели, поговорим о возможностях и ограничениях инструмента, затем на примере пошагово разберём, как построить модель линейной регрессии, как оценить её качество, и как строить прогноз на основе построенной модели. Базовый пример модуля - модель, построенная на реальных данных, предоставленных компанией 2GIS....
11 個視頻 (總計 93 分鐘), 9 個閱讀材料, 7 個測驗
11 個視頻
4.2. Типы данных9分鐘
4.3. Оценки параметров регрессии8分鐘
4.4. Оценка качества модели5分鐘
4.5. Отбор значимых признаков6分鐘
4.6. Мультиколлинеарность8分鐘
4.7. Гетероскедастичность4分鐘
4.8. Проверка предположений о модели10分鐘
4.9. Прогноз8分鐘
4.10. Практика 1. Линейная регрессия в R11分鐘
4.11. Практика 2. Линейная регрессия в SPSS13分鐘
9 個閱讀材料
4.1. Модель линейной регрессии: основная идея (презентация)10分鐘
4.2. Типы данных (презентация)10分鐘
4.3. Оценки параметров регрессии (презентация)10分鐘
4.4. Оценка качества модели (презентация)10分鐘
4.5. Отбор значимых признаков (презентация)10分鐘
Презентация: 4.6. Мультиколлинеарность10分鐘
4.7. Гетероскедастичность (презентация)10分鐘
4.8. Проверка предположений о модели (презентация)10分鐘
4.9. Прогноз (презентация)10分鐘
7 個練習
Вопросы для самопроверки6分鐘
Вопросы для самопроверки6分鐘
Вопросы для самопроверки4分鐘
Вопросы для самопроверки10分鐘
4.7. Гетероскедастичность6分鐘
Вопросы для самопроверки6分鐘
Линейная регрессия20分鐘

講師

Avatar

Olga Echevskaya

доцент, кандидат социологических наук
Кафедра общей социологии ЭФ НГУ
Avatar

Наталья Галанова

Специалист по анализу данных
Компания 2GIS
Avatar

Виктор Дёмин

Специалист по анализу данных, кандидат технических наук
Компания 2GIS

關於 新西伯利亚国立大学(Novosibirsk State University)

Novosibirsk State University (NSU) is a research university located in Novosibirsk Akademgorodok, the world-famous scientific center in Siberia. 80% of NSU teachers are active researchers affiliated with the Russian Academy of Sciences; therefore education is closely linked to world-class science: our students get first-hand knowledge about scientific discoveries before they are published. Nearly 6000 students (including international students from 37 countries) are enrolled at undergraduate and graduate programs offered by 13 departments. The leading areas of NSU expertise are natural sciences, life sciences, physics, math, IT, and more....

關於 Анализ данных 專項課程

В рамках специализации вы освоите основные методы работы с количественными данными, в том числе основы теории вероятностей и математической статистики, инструменты исследования связей между признаками, научитесь строить прогнозы на основе регрессионных моделей, сравнивать группы, выделять группы методами кластерного анализа, строить классификации, визуализировать данные, интерпретировать и представлять результаты статистического анализа. Вы примените эти методы на учебных примерах и сможете адаптировать их под специфику ваших данных и задач. В курсах специализации мы рассмотрим, как оценить связь условий труда и удовлетворенности работой, как спрогнозировать количество кликов на сайт компании, как разделить университеты на классы, как выявить стратегии поиска работы, как отличить геозависимую рубрику от геонезависимой, и множество других практических задач. Кроме того, мы научимся решать такие задачи в популярных средах анализа данных (SPSS и R). В заключительной части каждого курса вам предстоит выполнить проект на реальных данных, который позволит применить полученные знания на практике и продемонстрировать умение анализировать и представлять результаты анализа статистически и графически. Специализация разработана Новосибирским государственным университетом, одним из ведущих исследовательских университетов России и мира, совместно с 2GIS, известной международной технологической компанией, которая разрабатывает сервисы для комфортной жизни в городе....
Анализ данных

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