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17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

General Linear ModelPost Hoc TestsR ProgrammingRegression AnalysisAnalysis Of Variance (ANOVA)

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17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

Модели с дискретными и непрерывными предикторами

Дискретные предикторы кодируют принадлежность объекта к каким-то дискретным группам. В этом модуле вы узнаете, что эти неведомые предикторы не так уж чужды обычным линейным моделям и регрессионные методы вполне можно применять для их анализа. Для начала мы поговорим о том, как можно их закодировать. Вы начнете знакомство со взаимодействием дискретных и непрерывных предикторов, и оно продолжится в следующем модуле. А в этом мы разберем поведение дискретных предикторов в моделях без взаимодействия.

...
14件のビデオ (合計90分), 2 readings, 1 quiz
14件のビデオ
Не все на свете непрерывно. Дискретные предикторы в линейных моделях14 分
Взаимодействие предикторов6 分
Пример - козы, глисты и линейные модели4 分
Подбор модели5 分
Диагностика модели4 分
Трактовка регрессионной модели, включающей один дискретный и один непрерывный предиктор14 分
Изменение базового уровня фактора3 分
Общие линейные модели5 分
Analysis of covariance (ANCOVA) - частный случай общих линейных моделей6 分
Устройство и диагностика модели с одним дискретным предиктором8 分
Устройство и диагностика модели с учетом ковариаты8 分
Результаты ANCOVA и визуализация модели5 分
Что мы знаем и что будет дальше2 分
2件の学習用教材
Обзор курса10 分
Модели с дискретными и непрерывными предикторами10 分
2
2時間で修了

Модели с разными значениями угла наклона для групп

В случае, когда зависимость количественных величин выглядит по-разному для разных групп дискретного фактора, мы говорим, что между непрерывным и дискретным предиктором есть взаимодействие. В этом модуле вы научитесь строить и описывать линейные модели для анализа такого рода данных. Мы будем использовать технику сравнения вложенных моделей при помощи частного F-критерия для того, чтобы из сложной модели со множеством взаимодействий получить более простую. Наконец, вы увидите, что интерпретация моделей, в которых есть значимое взаимодействие, значительно упрощается, если можно построить график их предсказаний.

...
11件のビデオ (合計77分), 1 reading, 1 quiz
11件のビデオ
Запись уравнения моделей со взаимодействием дискретного и непрерывного предикторов8 分
Подбор модели со взаимодействием дискретного и непрерывного предикторов5 分
Диагностика модели4 分
Анатомируем модель11 分
График предсказаний модели со взаимодействием дискретного и непрерывного предикторов7 分
Модели с несколькими уровнями дискретного предиктора и взаимодействием12 分
Подбор модели, описывающей обилие птиц6 分
Диагностика финальной модели7 分
Представляем результаты подбора модели5 分
Что мы знаем и что будет дальше2 分
1件の学習用教材
Модели со взаимодействием дискретных и непрерывных предикторов10 分
3
3時間で修了

Однофакторный дисперсионный анализ

В одном из предыдущих курсов специализации мы с вами научились решать задачу сравнения значений в дискретных группах при помощи t-критерия. На самом деле, эту же задачу можно эффективно решить, оставаясь в рамках линейных моделей - при помощи дисперсионного анализа. Этот метод позволяет одновременно искать различия между множеством групп, заданных множеством дискретных факторов. В этом модуле вы познакомитесь с устройством однофакторного дисперсионного анализа и научитесь не только тестировать с его помощью значимость влияния дискретных факторов, но и выяснять при помощи пост хок тестов, с различиями каких именно групп связано это влияние.

...
12件のビデオ (合計87分), 1 reading, 1 quiz
12件のビデオ
Пример - нектар с кофеином11 分
Линейная модель с единственным дискретным предиктором. Параметризация индикаторных переменных6 分
Линейная модель с единственным дискретным предиктором. Параметризация эффектов8 分
Диагностика линейной модели7 分
Тестирование значимости коэффициентов модели с дискретным предиктором3 分
Структура общей изменчивости. Дисперсионный анализ9 分
Дисперсионный анализ в R5 分
Зоопарк пост хок тестов11 分
Пост хок тесты в R4 分
Визуализация результатов дисперсионного анализа8 分
Что мы знаем и что будет дальше3 分
1件の学習用教材
Однофакторный дисперсионный анализ10 分
4
4時間で修了

Многофакторный дисперсионный анализ

Многофакторный дисперсионный анализ - это мощный метод, который позволяет выявлять влияние нескольких дискретных предикторов на непрерывную зависимую переменную. В этом модуле мы подробно обсудим проблему взаимодействия дискретных факторов, возникающую в такого рода анализах. Далее мы обсудим анализ данных с разным числом наблюдений в группах. Вы узнаете, что результаты дисперсионного анализа таких несбалансированных данных зависят от порядка тестирования гипотез, и в определенных случаях важно выбрать правильный способ параметризации линейной модели. Наконец, мы расскажем вам о трюке, который можно использовать для проведения пост хок теста для взаимодействия факторов в R. Закрепить свои знания об анализе линейных моделей, включающих дискретные предикторы, вы сможете, выполнив проект по анализу данных. Результаты этого анализа нужно будет представить в виде отчета в формате html, написанного при помощи rmarkdown/knitr

...
10件のビデオ (合計70分), 1 reading, 2 quizzes
10件のビデオ
Пример - игра "Диктатор"13 分
Двухфакторный дисперсионный анализ. Параметризация индикаторных переменных3 分
Двухфакторный дисперсионный анализ. Параметризация эффектов5 分
Диагностика линейной модели7 分
Проблемы при анализе несбалансированных данных. Типы сумм квадратов9 分
Дисперсионный анализ в R7 分
Пост хок тест для взаимодействия факторов5 分
Визуализация результатов многофакторного дисперсионного анализа6 分
Что мы знаем и что будет дальше3 分
1件の学習用教材
Многофакторный дисперсионный анализ10 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。