このコースについて

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

約21時間で修了

推奨:9 hours/week...

ロシア語

字幕:ロシア語

習得するスキル

Data ModelingRegression ValidationR ProgrammingLinear RegressionStatistics

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

約21時間で修了

推奨:9 hours/week...

ロシア語

字幕:ロシア語

シラバス - 本コースの学習内容

1
3時間で修了

Корреляционный анализ. Простая линейная регрессия

Мы начнем разговор о методах численного описания связей между количественными величинами с коэффициентов ковариации и корреляции, которые позволяют оценить силу и направление связи. Затем вы узнаете, какую дополнительную информацию о связях можно получить, построив линейную модель зависимости между величинами. Вы научитесь интерпретировать коэффициенты регрессии и узнаете, когда и как можно использовать линейные модели для предсказаний на новых данных. К концу этого модуля вы научитесь подбирать уравнение линейной модели и строить ее график с доверительной областью.

...
14件のビデオ (合計97分), 2 readings, 1 quiz
14件のビデオ
Пример - размер мозга и IQ8 分
Взаимосвязи между явлениями8 分
Ковариация и корреляция9 分
Тестирование статистической значимости коэффициента корреляции4 分
Корреляционный анализ в R4 分
Модели как отражение взаимосвязи6 分
Простая линейная регрессия9 分
Метод наименьших квадратов10 分
Подбор коэффициентов линейной регресии в R6 分
Стандартные ошибки коэффициентов регрессии7 分
Доверительные интервалы коэффициентов и доверительная зона регрессии6 分
Использование регрессии для предсказаний9 分
Что мы знаем и что будет дальше3 分
2件の学習用教材
Обзор курса10 分
Материалы: Корреляционный анализ. Простая линейная регрессия10 分
2
3時間で修了

Проверка значимости и валидности линейных моделей

Построить линейную модель и записать ее уравнение - это только самое начало анализа. В этом модуле вы узнаете, как описывать результаты регрессионного анализа: как проверить статистическую значимость модели в целом или ее коэффициентов, оценить качество подгонки. У линейных моделей (вернее, у статистических тестов, которые для них используются), как у любого метода, есть свои ограничения. Вы узнаете, что это за ограничения и откуда они возникают. Графические методы диагностики, которыми мы будем пользоваться, универсальны для разных линейных моделей - больше практики поможет вам увереннее принимать решения. Разобравшись со всем этим, вы сможете написать на языке R полный скрипт для подбора, диагностики и представления результатов простой линейной регрессии.

...
13件のビデオ (合計89分), 1 reading, 1 quiz
13件のビデオ
Тестирование значимости коэффициентов регрессии при помощи t-теста7 分
Тестирование значимости модели при помощи F критерия8 分
Качество подгонки модели4 分
Не стоит обольщаться. Зачем нужна диагностика моделей4 分
Разновидности остатков6 分
Влиятельные наблюдения и как с ними бороться8 分
Линейность связи8 分
Независимость наблюдений10 分
Нормальное распределение остатков6 分
Постоянство дисперсии остатков5 分
Анализ остатков в R10 分
Что мы знаем и что будет дальше3 分
1件の学習用教材
Материалы: Проверка значимости и валидности линейных моделей10 分
3
3時間で修了

Краткое введение в мир линейной алгебры

В этом модуле мы с вами погрузимся в самое сердце линейных моделей. Для этого вам придется изучить или вспомнить основы линейной алгебры. Мы обсудим разновидности матриц, способы их создания в R и основные операции с ними. Все это нам понадобится, чтобы разобраться, как устроена линейная регрессия изнутри. Вы узнаете, что такое модельная матрица, научитесь записывать уравнение линейной регрессии в виде матриц и находить его коэффициенты. Вы своими глазами увидите хэт-матрицу, которая позволяет получать предсказанные значения, и даже сможете ее вычислить вручную. Наконец, вы научитесь рассчитывать остаточную дисперсию, вариационно-ковариационную матрицу и использовать все это для того, чтобы строить доверительную зону регрессии. Потом эти знания помогут вам разобраться с устройством более сложных моделей: с дискретными предикторами, с другими распределениями остатков, с иным устройством вариационно-ковариационной матрицы.

...
11件のビデオ (合計81分), 1 reading, 1 quiz
11件のビデオ
Разновидности матриц3 分
Основные действия с матрицами7 分
Основы матричного умножения9 分
Умножение двух матриц10 分
Решение систем уравнений при помощи матриц12 分
Линейная регрессия в матричном виде7 分
Вычисление остатков в матричном виде5 分
Строим график модели вручную6 分
Доверительная зона регрессии в матричном виде10 分
Что мы знаем и что будет дальше2 分
1件の学習用教材
Материалы: Краткое введение в мир линейной алгебры10 分
4
3時間で修了

Множественная линейная регрессия

Чаще всего связи между величинами устроены сложнее, чем это можно описать при помощи простой линейной регрессии. Множественная линейная регрессия используется, чтобы описать, как переменная-отклик зависит от нескольких предикторов. С появлением в модели множества предикторов у линейной регрессии появляется новое условие применимости - требование отсутствия мультиколлинеарности. В этом модуле вы узнаете, как можно выявить мультиколлинеарность и избежать ее. Наконец, нередко во множественных моделях переменных больше, чем это можно изобразить на плоскости, поэтому мы научим вас простым приемам, которые помогут создавать информативные графики даже в таком случае.

...
12件のビデオ (合計93分), 1 reading, 1 quiz
12件のビデオ
Пример - маркер рака простаты3 分
Протокол анализа данных7 分
Разведочный анализ в R17 分
Модель множественной линейной регрессии и ее интерпретация11 分
Мультиколлинеарность и другие условия применимости15 分
Взаимодействия предикторов3 分
Сравнение влияния отдельных предикторов7 分
Качество подгонки модели множественной линейной регрессии3 分
Визуализация модели: один предиктор10 分
Визуализация модели: два предиктора5 分
Что мы знаем и что будет дальше1 分
1件の学習用教材
Материалы: Множественная линейная регрессия10 分

講師

Avatar

Варфоломеева Марина Александровна

Старший преподаватель
Кафедра зоологии беспозвоночных
Avatar

Хайтов Вадим Михайлович

Доцент
Кафедра Зоологии беспозвоночных

サンクトペテルブルク大学(Saint Petersburg State University)について

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....

Просто о статистике (с использованием R)の専門講座について

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)

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。