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.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Просто о статистике (с использованием R)
Знакомство с R и базовая статистика
proposé par
À propos de ce cours
5.0
7 notes
Compétences que vous acquerrez
InferenceStatistical AnalysisR ProgrammingData Visualization (DataViz)Basic Descriptive Statistics
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Semaine
15 heures pour terminer
Знакомство с R
В этом модуле мы начнем знакомство с языком статистического программирования R - основным инструментом, который мы будем использовать для анализа данных. Вы узнаете, как установить и настроить R и RStudio и как получить помощь. К концу модуля вы сможете использовать операторы и функции R для работы с числами и векторами.
11 vidéos (Total 92 min), 2 lectures, 1 quiz
11 vidéos
Почему R это круто?6 min
Установка и настройка R и RStudio8 min
Организация рабочего пространства6 min
Как получить помощь13 min
Установка пакетов6 min
R как калькулятор. Математические операции8 min
Переменные12 min
Первые шаги в R10 min
Векторы8 min
Операции с векторами8 min
Что мы знаем и что будет дальше1 min
2 lectures
Обзор курса10 min
Материалы: Знакомство с Rs
Semaine
24 heures pour terminer
Работа с данными
Существует множество способов представления и хранения данных в R. После обсуждения того, какие бывают типы данных, мы обратимся к методам их препарирования. Вы научитесь разными способами извлекать части векторов и таблиц и использовать для вычислений только нужные фрагменты данных. Для работы мы будем использовать не только данные, уже встроенные в R, но и научим вас открывать данные из внешних источников на примере .xlsx или .csv файлов. Мы обсудим принципы организации табличных данных для удобства машинного анализа (опрятные данные, tidy data).
11 vidéos (Total 81 min), 1 lecture, 1 quiz
11 vidéos
Обзор типов данных14 min
Логические данные9 min
Поиск элементов вектора по номеру4 min
Поиск элементов вектора по условию5 min
Датафреймы и операции с ними7 min
Работа с переменными датафрейма при помощи $5 min
Работа с фрагментами датафрейма при помощи [ , ]5 min
Создание датафреймов с нуля5 min
Загрузка внешних данных в R11 min
Опрятные данные (Tidy data)9 min
Что мы знаем и что будет дальше2 min
1 lecture
Материалы: Работа с данными10 min
Semaine
34 heures pour terminer
Графики с использованием ggplot2
Графическое представление данных позволяет получить максимум информации за минимальный промежуток времени - часто это лучший способ представить данные в отчете. В этом модуле вы научитесь строить графики разной степени сложности, пользуясь принципами грамматики графиков (средствами пакета ggplot2). Кроме того, мы поговорим о том, как создавать в R автоматизированные отчеты с помощью rmarkdown и knitr.
15 vidéos (Total 89 min), 1 lecture, 1 quiz
15 vidéos
Основы грамматики графиков7 min
Строим точечный график: geom_point()3 min
Эстетики7 min
Управление эстетиками. Шкалы4 min
Фасетирование4 min
Сохранение графиков в переменные3 min
Темы оформления в ggplot23 min
Управление элементами графика11 min
Визуализация частотных распределений6 min
Визуализация данных с простейшей статистической обработкой5 min
Сохранение графиков в виде файлов3 min
Литературное программирование5 min
Создание Rmd документа14 min
Что мы знаем и что будет дальше2 min
1 lecture
Материалы: Графики с использованием ggplot210 min
Semaine
44 heures pour terminer
Описательная статистика
Чаще всего, анализируя данные, мы имеем дело с выборками, но хотим делать выводы о свойствах генеральной совокупности, из которой они взяты. Описание выборок - это первый этап анализа данных. В этом модуле вы познакомитесь с основными описательными статистиками и их свойствами (медиана, квантили, среднее, дисперсия, стандартное отклонение). Мы обсудим свойства нормального и t- распределения и научимся с их помощью вычислять вероятности. Наконец, пользуясь центральной предельной теоремой, вы научитесь строить доверительные интервалы к оценкам средних.
14 vidéos (Total 109 min), 1 lecture, 1 quiz
14 vidéos
Медиана и квантили5 min
Бокс-плоты4 min
Среднее и стандартное отклонение8 min
Устойчивость среднего и медианы к выбросам16 min
Среднее и медиана для симметричных и несимметричных распределений9 min
Нормальное распределение4 min
Стандартное нормальное распределение. Стандартизация4 min
Проверка на нормальность при помощи квантильного графика7 min
Кого возьмут в пилоты? Оценка вероятностей при помощи распределений7 min
Выборочная оценка среднего значения5 min
Доверительный интервал9 min
Расчет и изображение доверительного интервала в R10 min
Что мы знаем и что будет дальше4 min
1 lecture
Материалы: Описательная статистика10 min
Enseignants
Варфоломеева Марина Александровна
Старший преподавательКафедра зоологии беспозвоночных
Хайтов Вадим Михайлович
ДоцентКафедра Зоологии беспозвоночных
À propos de Université d'État de Saint-Pétersbourg
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.
À propos de la 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.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
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.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
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.
Quelle est la politique de remboursement ?
Une aide financière est-elle possible ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
Coursera propose un accès universel à la meilleure formation au monde,
en partenariat avec des universités et des organisations du plus haut niveau, pour proposer des cours en ligne.
© 2019 Coursera Inc. Tous droits réservés.
