このコースについて

4,445 最近の表示
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
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14時間で修了
ロシア語
字幕:ロシア語

習得するスキル

Data ModelingRegression ValidationR ProgrammingLinear RegressionStatistics
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
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14時間で修了
ロシア語
字幕:ロシア語

提供:

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

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

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

3時間で修了

Корреляционный анализ. Простая линейная регрессия

3時間で修了
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

2

3時間で修了

Проверка значимости и валидности линейных моделей

3時間で修了
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

3時間で修了

Краткое введение в мир линейной алгебры

3時間で修了
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

4

3時間で修了

Множественная линейная регрессия

3時間で修了
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

Просто о статистике (с использованием R)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

  • 講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合:

    • コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
    • コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
  • 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。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

  • このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera(コーセラ)のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。

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。