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

Logistic RegressionR ProgrammingPoisson RegressionGeneralized Linear Mixed Model (GLMM)Random Effects Model

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
4時間で修了

Знакомство со смешанными линейными моделями

В этом модуле вы сделаете первый шаг в мир смешанных линейных моделей. Вы познакомитесь с понятием случайного фактора. Вы увидите примеры дизайнов сбора данных, когда использование таких факторов становится необходимым и поймете, что происходит с моделями, если такие факторы не учитывать или учитывать нерационально. Вам предстоит построить смешанную модель, предполагающую, что переменная-отклик подчиняется нормальному распределению. На этом примере вы научитесь трактовать результаты построения смешанных моделей и визуализировать их. Вы увидите, что подходы к работе со смешанными моделями существенно отличаются от более привычных нам форм регрессионного и дисперсионного анализа. ...
14件のビデオ (合計90分), 2 readings, 1 quiz
14件のビデオ
Пример - недосып и время реакции6 分
Недосып. Почему обычные методы не работают?4 分
Фиксированные и случайные факторы4 分
GLMM со случайным отрезком5 分
Визуализация предсказаний GLMM со случайным отрезком7 分
Индуцированная корреляция9 分
Диагностика модели со случайным отрезком6 分
GLMM со случайным отрезком и углом наклона5 分
Визуализация предсказаний GLMM со случайным отрезком и углом наклона4 分
Диагностика модели со случайным отрезком и углом наклона4 分
Смешанные линейные модели9 分
Тестирование гипотез в смешанных моделях12 分
Что мы знаем и что будет дальше5 分
2件の学習用教材
Обзор курса10 分
Знакомство со смешанными линейными моделями10 分
2
3時間で修了

Моделирование структуры дисперсии в смешанных моделях

Одним из ключевых ограничений при работе с моделями, основанными на нормальном распределении переменной отклика, является отсутствие гетероскедастичности. Тем не менее признаки неравенства дисперсии для разных значений ковариат выявляются очень часто. Если гетерогенность дисперсий не учитывать, это может привести к неадекватной трактовке результатов подбора модели. В этом модуле мы рассмотрим один из возможных подходов к решению этой проблемы - моделирование структуры дисперсии. Вы познакомитесь с нескольким способами моделирования связи между варьированием переменной отклика и непрерывными или дискретными предикторами, которые называются ковариаты дисперсии. Мы рассмотрим как можно ввести такой компонент, как в простую, так и смешанную линейную модель. ...
9件のビデオ (合計65分), 1 reading, 1 quiz
9件のビデオ
Пример – сексуальная активность мух10 分
Моделирование дисперсии4 分
Дисперсия может зависеть от непрерывной ковариаты11 分
Дисперсия может зависить от дискретного фактора4 分
Моделирование гетерогенности дисперсии – финальная модель8 分
Моделирование структуры дисперсии при наличии случайных факторов4 分
Модель со случайным фактором5 分
Моделируем структуру дисперсии8 分
1件の学習用教材
Моделирование структуры дисперсии в смешанных моделях10 分
3
3時間で修了

Смешанные линейные модели для счетных данных

В этом модуле вы научитесь моделировать поведение счетных величин при помощи обобщенных смешанных линейных моделей (GLMM). В основе этих моделей будет лежать распределение Пуассона или отрицательное биномиальное распределение. Мы вместе вспомним, что такое связывающей функция, и каким образом она обеспечивает связь между предиктором и счетной зависимой переменной. GLMM для счетных данных требуют, чтобы связь среднего и дисперсии в данных соответствовала ожидаемой для выбранного распределения. Вы научитесь оценивать степень избыточности дисперсии и бороться с ней, если она присутствует. Мы встретим и обсудим случаи, когда функции языка R не будут способны подобрать модель по техническим причинам, и рассмотрим некоторые методы устранения таких проблем. Наконец, мы обсудим особенности трактовки результатов GLMM: интерпретацию коэффициентов моделей, основанных на распределениях для счетных данных, методы тестирования гипотез, пост-хок тесты и способы визуализации результатов....
9件のビデオ (合計61分), 1 reading, 1 quiz
9件のビデオ
Пример – саламандры и добыча угля10 分
Смешанная модель с Пуассоновским распределением отклика.7 分
Диагностика моделей с Пуассоновским распределением. Избыточность дисперсии6 分
Смешанная модель с отрицательным биномиальным распределением отклика7 分
Диагностика модели с отрицательным биномиальным распределением отклика5 分
Тестирование гипотез8 分
Визуализация модели4 分
Что мы знаем и что будет дальше2 分
1件の学習用教材
Материалы: Смешанные линейные модели для счетных данных10 分
4
5時間で修了

Смешанные линейные модели для бинарных данных

В последнем модуле этой специализации мы применим весь имеющийся нашем арсенале набор средств для построения модели, в которой зависимая переменная имеет бинарную природу. Мы повторим принципы работы с бинарными переменными: переход от вероятностей к шансам и логитам. Далее мы обсудим материал, в котором несколько случайных факторов находятся в иерархическом соподчинении. На примере модели для этих данных мы рассмотрим разнообразные подводные камни, которые имеются при работе со смешанными моделям с бинарной переменной-откликом....
9件のビデオ (合計74分), 1 reading, 2 quizzes
9件のビデオ
Пример -- морские звезды и мидии9 分
Знакомимся с данными4 分
Подбираем модель14 分
Дорабатываем модель5 分
Анализ итогов7 分
Визуализация модели6 分
Дополнительные штрихи к модели9 分
Что мы знаем и что важное осталось за рамками4 分
1件の学習用教材
Материалы: Смешанные линейные модели для бинарных данных10 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。