關於此 專項課程
2,136 次近期查看

100% 在線課程

立即開始,按照自己的計劃學習。

靈活的計劃

設置並保持靈活的截止日期。

初級

Специальной подготовки не требуется. Знание математики в рамках школьной программы.

完成時間大約為5 個月

建議 6 小時/週

俄語(Russian)

字幕:俄語(Russian)

您將學到的內容有

  • Check

    Создавать скрипты для анализа данных на языке R

  • Check

    Моделировать зависимости между величинами при помощи общих, обобщенных и смешанных линейных моделей

  • Check

    Выбирать подходящие методы анализа в зависимости от свойств данных и с учетом дизайна сбора материала

  • Check

    Создавать автоматизированные отчеты о результатах статистического анализа, используя rmarkdown/knitr

您將獲得的技能

InferenceLinear ModelR ProgrammingData AnalysisStatistics

100% 在線課程

立即開始,按照自己的計劃學習。

靈活的計劃

設置並保持靈活的截止日期。

初級

Специальной подготовки не требуется. Знание математики в рамках школьной программы.

完成時間大約為5 個月

建議 6 小時/週

俄語(Russian)

字幕:俄語(Russian)

專項課程 的運作方式

加入課程

Coursera 專項課程是幫助您掌握一門技能的一系列課程。若要開始學習,請直接註冊專項課程,或預覽專項課程並選擇您要首先開始學習的課程。當您訂閱專項課程的部分課程時,您將自動訂閱整個專項課程。您可以只完成一門課程,您可以隨時暫停學習或結束訂閱。訪問您的學生面板,跟踪您的課程註冊情況和進度。

實踐項目

每個專項課程都包括實踐項目。您需要成功完成這個(些)項目才能完成專項課程並獲得證書。如果專項課程中包括單獨的實踐項目課程,則需要在開始之前完成其他所有課程。

獲得證書

在結束每門課程並完成實踐項目之後,您會獲得一個證書,您可以向您的潛在雇主展示該證書並在您的職業社交網絡中分享。

how it works

此專項課程包含 5 門課程

課程1

Знакомство с R и базовая статистика

4.9
14 個評分
6 個審閱

Статистическая обработка данных и визуализация результатов анализа - это неизбежный этап работы с данными, полученными в различных областях естественных наук, в социологии, психологии или экономике. В этом курсе мы подробно разберем основы статистики и познакомимся с основами языка статистического программирования R. Мы научим вас гибко использовать средства визуализации (диаграммы, графики и т.п.), чтобы сделать результаты анализа максимально доступными и понятными. Вы научитесь рассчитывать основные описательные статистики: медиану и квантили, среднее и стандартное отклонение. Вы познакомитесь с принципами использования теоретических распределений статистик для построения доверительных интервалов и тестирования гипотез (на примере t-критерия). Наконец, мы обсудим сложности, возникающие при множественном тестировании гипотез и научим вас преодолевать их. Этот курс для людей, начинающих знакомство со статистикой, а также для тех, кто хочет не только освоить базовые возможности языка R, но и научиться строить сложные графики.

...
課程2

Линейная регрессия

В этом курсе мы разберем основные методы описания взаимосвязей между количественными признаками. Если корреляционный анализ позволяет количественно оценить силу и направление связи между двумя величинами, то построение регрессионных моделей дает более широкие возможности. При помощи регрессионного анализа можно количественно описывать поведение изучаемых величин в зависимости от переменных-предикторов и получать предсказания на новых данных. Вы узнаете, как строить простые и множественные линейные модели с использованием языка R. У всякого метода есть свои ограничения, поэтому мы поможем вам разобраться, в каких ситуациях можно, а в каких нельзя применять линейную регрессию, и научим вас методам диагностики подобранных моделей. Специальное место в курсе отводится глубинной анатомии регрессионного анализа: вы освоите операции с матрицами, которые лежат в основе линейной регрессии, чтобы получить возможность разбираться в более сложных разновидностях линейных моделей. Если вы сталкиваетесь с необходимостью поиска и описания взаимосвязей между теми или иными явлениями, которые могут быть измерены количественно, тогда этот курс - хорошая возможность понять, как устроены простая и множественная линейная регрессия, узнать о возможностях и ограничениях этих методов. Курс рассчитан на тех, кто уже знаком с базовыми приемами анализа данных с использованием языка R и с созданием простейших .html документов при помощи rmarkdown и knitr.

...
課程3

Линейные модели с дискретными предикторами

Необходимость описать закономерности изменения количественной переменной в нескольких группах возникает часто, например, если перед вами данные эксперимента. Дисперсионный анализ - это один из методов, который позволяет эффективно решать такие задачи, особенно, если таких групп больше чем две (однофакторный дисперсионный анализ), или группировка задается несколькими факторами (многофакторный дисперсионный анализ). В этом курсе вы узнаете, что в рамках парадигмы линейных моделей вполне можно работать не только с непрерывными, но и с дискретными предикторами - а иногда это даже приходится делать одновременно (как в ковариационном анализе и др.). Мы разберем несколько вариантов представления дискретных предикторов в линейных моделях и последствия разных способов кодирования для интерпретации модели. Вы научитесь подбирать линейные модели со взаимодействием факторов, чтобы описывать ситуации, когда характер действия фактора меняется в разных группах. В этом курсе для анализа и визуализации линейных моделей мы будем использовать язык статистического программирования R. Его богатейшие возможности позволят вам разобраться в тонкостях внутреннего устройства линейных моделей с дискретными и непрерывными предикторами. Этот курс ориентирован на людей, которые хотят научиться описывать закономерности поведения количественных величин в зависимости от дискретных факторов. Курс рассчитан на тех, кто освоил базовые приемы регрессионного анализа с использованием языка R и создание простейших .html документов при помощи rmarkdown и knitr.

...
課程4

Обобщенные линейные модели

Результаты подсчета чего-либо или вероятности возникновения событий - это величины, практически не поддающиеся моделированию при помощи обычных линейных моделей, так как не подчиняются нормальному распределению. Обобщенные линейные модели (Generalized Linear Models, GLM) позволяют обойти это ограничение. В этом курсе мы постараемся с минимальным количеством математики рассказать об устройстве GLM и многочисленных подводных камнях, связанных с анализом. GLM для счетных данных основаны на распределении Пуассона или отрицательном биномиальном распределении. Модели для бинарных данных (например, логистическая регрессия) - на биномиальном распределении. Мы обсудим особенности диагностики моделей, возникающие в зависимости от выбранного распределения. Параметры GLM подбирают при помощи метода максимального правдоподобия, поэтому и аппарат тестирования гипотез и техники упрощения моделей довольно сильно отличаются от привычного для простых линейных моделей. Для анализа данных мы будем использовать язык R, чтобы вы могли лучше разобраться в тонкостях работы с обобщенными линейными моделями. Вас ждут интерактивные задания на платформе Stepic и проект по анализу данных в конце курса. Этот курс для всех, кто хочет научиться строить модели для счетных или бинарных величин. Для успешного прохождения пригодятся базовые представления о регрессионном анализе, умение создавать простейшие .html документы при помощи rmarkdown и knitr.

...

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....

常見問題

  • 可以!点击您感兴趣的课程卡开始注册即可。注册并完成课程后,您可以获得可共享的证书,或者您也可以旁听该课程免费查看课程资料。如果您订阅的课程是某专项课程的一部分,系统会自动为您订阅完整的专项课程。访问您的学生面板,跟踪您的进度。

  • 此课程完全在线学习,无需到教室现场上课。您可以通过网络或移动设备随时随地访问课程视频、阅读材料和作业。

  • 此专项课程不提供大学学分,但部分大学可能会选择接受专项课程证书作为学分。查看您的合作院校了解详情。

還有其他問題嗎?請訪問 學生幫助中心