À propos de ce cours

1,978 consultations récentes

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. 17 heures pour terminer

Recommandé : 9 hours/week...

Russe

Sous-titres : Russe

Compétences que vous acquerrez

Logistic RegressionR ProgrammingGeneralized Linear ModelPoisson RegressionModel Selection

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. 17 heures pour terminer

Recommandé : 9 hours/week...

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

4 heures pour terminer

Знакомство с обобщенными линейными моделями

4 heures pour terminer
14 vidéos (Total 117 min), 2 lectures, 1 quiz
14 vidéos
Зоопарк распределений15 min
Обобщенные линейные модели12 min
GLM с нормальным распределением отклика5 min
Пример -- питательная ценность икры7 min
Подбор GLM c нормальным распределением отклика в R7 min
Разновидности остатков обобщенных линейных моделях5 min
Диагностика GLM с нормальным распределением отклика9 min
Тестирование значимости коэффициентов при помощи критерия Вальда6 min
Работаем с логарифмами правдоподобий. Анализ девиансы9 min
Анализ девиансы в R9 min
Качество подгонки GLM4 min
Визуализация GLM12 min
Что мы знаем и что будет дальше?5 min
2 lectures
Обзор курса10 min
Знакомство с обобщенными линейными моделями10 min
Semaine
2

Semaine 2

3 heures pour terminer

Проблема выбора модели

3 heures pour terminer
11 vidéos (Total 59 min), 1 lecture, 1 quiz
11 vidéos
Проблема выбора в действии10 min
Третий путь: несколько равноправных моделей3 min
Информационные критерии7 min
Вычисление AIC вручную3 min
AIC в действии6 min
Сопоставление моделей-кандидатов2 min
Блеск и нищета выбора моделей4 min
В саду расходящихся тропок8 min
Выбор моделей на краю пропасти4 min
Что мы знаем и что будет дальше?4 min
1 lecture
Проблема выбора модели10 min
Semaine
3

Semaine 3

4 heures pour terminer

Обобщенные линейные модели для счетных данных

4 heures pour terminer
9 vidéos (Total 80 min), 1 lecture, 1 quiz
9 vidéos
Пример - гадючий лук и опылители13 min
Опасности моделирования счетных величин при помощи обычной регрессии10 min
GLM с Пуассоновским распределением отклика10 min
Диагностика моделей с Пуассоновским распределением отклика12 min
Квазипуассоновские модели6 min
GLM с отрицательным биномиальным распределением отклика10 min
Описание и визуализация модели4 min
Что мы знаем и что будет дальше?3 min
1 lecture
Обобщенные линейные модели для счетных данных10 min
Semaine
4

Semaine 4

5 heures pour terminer

Обобщенные линейные модели с бинарным откликом

5 heures pour terminer
11 vidéos (Total 71 min), 1 lecture, 2 quiz
11 vidéos
Пример – морские звезды и мидии6 min
Простой линейной регрессией не обойтись3 min
Логистическая кривая6 min
Шансы и логиты4 min
Немного алгебры: Логиты в качестве зависимой переменной7 min
Вернемся к морским звездам и мидиям8 min
Смысл коэффициентов в моделях с бинарным откликом15 min
Диагностика модели с бинарным откликом6 min
Визуализация модели7 min
Что мы знаем и что будет дальше?3 min
1 lecture
Обобщенные линейные модели с бинарным откликом10 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

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • 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.

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