À propos de ce cours

9,435 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
Sous-titres : 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
Sous-titres : Russe

Offert par

Logo Université d'État de Saint-Pétersbourg

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)

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)

Foire Aux Questions

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

  • Si vous vous abonnez, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours, durant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Ensuite, nous n'accordons plus de remboursements, mais vous pouvez annuler votre abonnement à tout instant. Consultez notre politique de remboursement complète.

  • Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.

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