À propos de ce cours

4,005 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

  • L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :

    • Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
    • Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
  • 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.