À propos de ce cours

7,374 consultations récentes
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 14 heures pour terminer
Russe

Compétences que vous acquerrez

Data ModelingRegression ValidationR ProgrammingLinear RegressionStatistics
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 14 heures pour terminer
Russe

Offert par

Placeholder

Université d'État de Saint-Pétersbourg

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

3 heures pour terminer

Корреляционный анализ. Простая линейная регрессия

3 heures pour terminer
14 vidéos (Total 97 min), 2 lectures, 1 quiz
14 vidéos
Пример - размер мозга и IQ8 min
Взаимосвязи между явлениями8 min
Ковариация и корреляция9 min
Тестирование статистической значимости коэффициента корреляции4 min
Корреляционный анализ в R4 min
Модели как отражение взаимосвязи6 min
Простая линейная регрессия9 min
Метод наименьших квадратов10 min
Подбор коэффициентов линейной регресии в R6 min
Стандартные ошибки коэффициентов регрессии7 min
Доверительные интервалы коэффициентов и доверительная зона регрессии6 min
Использование регрессии для предсказаний9 min
Что мы знаем и что будет дальше3 min
2 lectures
Обзор курса10 min
Материалы: Корреляционный анализ. Простая линейная регрессия10 min
Semaine
2

Semaine 2

3 heures pour terminer

Проверка значимости и валидности линейных моделей

3 heures pour terminer
13 vidéos (Total 89 min), 1 lecture, 1 quiz
13 vidéos
Тестирование значимости коэффициентов регрессии при помощи t-теста7 min
Тестирование значимости модели при помощи F критерия8 min
Качество подгонки модели4 min
Не стоит обольщаться. Зачем нужна диагностика моделей4 min
Разновидности остатков6 min
Влиятельные наблюдения и как с ними бороться8 min
Линейность связи8 min
Независимость наблюдений10 min
Нормальное распределение остатков6 min
Постоянство дисперсии остатков5 min
Анализ остатков в R10 min
Что мы знаем и что будет дальше3 min
1 lecture
Материалы: Проверка значимости и валидности линейных моделей10 min
Semaine
3

Semaine 3

3 heures pour terminer

Краткое введение в мир линейной алгебры

3 heures pour terminer
11 vidéos (Total 81 min), 1 lecture, 1 quiz
11 vidéos
Разновидности матриц3 min
Основные действия с матрицами7 min
Основы матричного умножения9 min
Умножение двух матриц10 min
Решение систем уравнений при помощи матриц12 min
Линейная регрессия в матричном виде7 min
Вычисление остатков в матричном виде5 min
Строим график модели вручную6 min
Доверительная зона регрессии в матричном виде10 min
Что мы знаем и что будет дальше2 min
1 lecture
Материалы: Краткое введение в мир линейной алгебры10 min
Semaine
4

Semaine 4

3 heures pour terminer

Множественная линейная регрессия

3 heures pour terminer
12 vidéos (Total 93 min), 1 lecture, 1 quiz
12 vidéos
Пример - маркер рака простаты3 min
Протокол анализа данных7 min
Разведочный анализ в R17 min
Модель множественной линейной регрессии и ее интерпретация11 min
Мультиколлинеарность и другие условия применимости15 min
Взаимодействия предикторов3 min
Сравнение влияния отдельных предикторов7 min
Качество подгонки модели множественной линейной регрессии3 min
Визуализация модели: один предиктор10 min
Визуализация модели: два предиктора5 min
Что мы знаем и что будет дальше1 min
1 lecture
Материалы: Множественная линейная регрессия10 min

À propos du Spécialisation Просто о статистике (с использованием R)

Просто о статистике (с использованием R)

Foire Aux Questions

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.