このコースについて
4,306 最近の表示

次における4の2コース

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8時間で修了

推奨:5 недель обучения, 3-6 часов в неделю...

ロシア語

字幕:ロシア語

次における4の2コース

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8時間で修了

推奨:5 недель обучения, 3-6 часов в неделю...

ロシア語

字幕:ロシア語

シラバス - 本コースの学習内容

1
2時間で修了

Введение в статистические критерии

В этом модуле мы поговорим о логике проверки статистических гипотез. Вы узнаете, чем статистическая гипотеза отличается от "обычного предположения", какие бывают статистические гипотезы, и какие статистические критерии разработаны для их проверки. В результате вы научитесь формулировать статистические гипотезы для решения исследовательских задач, а также выбирать подходящие критерии для их проверки. Этот модуль создаёт основу для следующих модулей курса, в которых на примерах рассматривается применение разных статистических критериев.

...
6件のビデオ (合計35分), 8 readings, 3 quizzes
6件のビデオ
1.1. Статистическая гипотеза7 分
1.2. Статистические критерии4 分
1.3. Алгоритм проверки статистических гипотез7 分
1.4. Свойства критериев3 分
1.5. Метод Монте-Карло7 分
8件の学習用教材
О чём этот курс и как он устроен10 分
Дополнительные материалы по статистическим пакетам10 分
Данные, на которые мы опираемся и ссылаемся10 分
1.1. Статистическая гипотеза (презентация)10 分
1.2. Статистические критерии (презентация)10 分
1.3. Алгоритм проверки статистических гипотез (презентация)10 分
1.4. Свойства критериев (презентация)10 分
1.5. Метод Монте-Карло (презентация)10 分
3の練習問題
Вопросы для самопроверки6 分
Вопросы для самопроверки6 分
Введение в статистические критерии20 分
2
3時間で修了

Критерии согласия

В этом модуле мы разберем один из классов статистических критериев, которые позволяют проверять соответствие распределения признаков известным законам распределения. Форма распределения - не менее важное ограничение для применения статистических методов, чем тип шкалы, в которой измерен признак, и если не учитывать связанные с ней ограничения, можно сделать некорректные статистические выводы. Многие меры и методы работают только в том случае, если признак распределен в соответствии с известным законом (к примеру, имеет нормальное распределение). Пройдя этот модуль, вы научитесь определять такие соответствия.

...
8件のビデオ (合計52分), 6 readings, 5 quizzes
8件のビデオ
2.2. Критерий согласия Хи-квадрат5 分
2.3. Группирование данных4 分
2.4. Критерий согласия Колмогорова — Смирнова3 分
2.5. Критерии типа Омега4 分
2.6. Критерий Шапиро — Уилка5 分
2.7. Практика 1. Построение критериев согласия в R12 分
2.8. Построение критериев согласия в SPSS12 分
6件の学習用教材
2.1. Гипотеза о согласии (презентация)10 分
2.2. Критерий согласия Хи-квадрат (презентация)10 分
2.3. Группирование данных (презентация)10 分
2. 4. Критерий согласия Колмогорова-Смирнова (презентация)10 分
2.5. Критерии типа Омега (презентация)10 分
2.6. Критерий Шапиро-Уилка (презентация)10 分
5の練習問題
Вопросы для самопроверки4 分
Вопросы для самопроверки6 分
Вопросы для самопроверки6 分
Вопросы для самопроверки6 分
Критерии согласия20 分
3
3時間で修了

Поиск взаимосвязей в данных и оценка их статистической значимости

В этом модуле мы поговорим о способах выявления статистических взаимосвязей. Рассмотрим методы, применимые для выявления взаимосвязей признаков в зависимости от шкалы измерения и формы распределения признака, научимся определять силу и значимость связей между признаками. Применение основных методов оценки взаимосвязей мы разберем на реальных данных; к примеру, проверим, что важнее для того, чтобы человек был удовлетворён жизнью: материальное благополучие или уважение окружающих. Кроме того, мы покажем, как рассчитывать основные коэффициенты связи в R и SPSS.

...
11件のビデオ (合計86分), 8 readings, 4 quizzes
11件のビデオ
3.2. Исследование взаимосвязей: разные шкалы — разные инструменты6 分
3.3. Линейные взаимосвязи между двумя признаками. Коэффициенты корреляции9 分
3.3а. Коэффициенты ранговой корреляции5 分
3.4. Проверка значимости коэффициентов корреляции6 分
3.5. Таблицы сопряженности: введение8 分
3.6. Исследование взаимосвязей при помощи критерия Хи-квадрат9 分
3.7. Таблицы сопряжённости: исследование силы и характера взаимосвязи8 分
3.8. Пример исследования взаимосвязей на основе таблиц сопряженности9 分
3.9. Практика 1. Вычисление коэффициента корреляции в R5 分
3.10. Практика 2. Исследование взаимосвязей в SPSS: коэффициенты корреляции и таблицы сопряженности10 分
8件の学習用教材
3.1. Понятие статистической взаимосвязи: идея и основные виды (презентация)10 分
3.2. Исследование взаимосвязей: разные шкалы - разные инструменты (презентация)10 分
3.3. Линейная взаимосвязь между двумя признаками. Коэффициенты корреляции (презентация)10 分
3.3а. Коэффициенты ранговой корреляции (презентация)10 分
3.4. Проверка значимости коэффициентов корреляции (презентация)10 分
3.5. Таблицы сопряженности: введение (презентация)10 分
3.6. Исследование взаимосвязей при помощи критерия Хи-квадрат (презентация)10 分
3.7. Таблицы сопряжённости: исследование силы и характера взаимосвязи (презентация)10 分
4の練習問題
Вопросы для самопроверки8 分
Вопросы для самопроверки6 分
Вопросы для самопроверки4 分
Поиск взаимосвязей в данных и оценка их статистической значимости20 分
4
4時間で修了

Линейная регрессия

В заключительном модуле курса мы поговорим о модели линейной регрессии, которая позволяет не только делать вывод о связи между признаками, но и строить прогноз, т.е., рассчитать значение одного (зависимого) признака, зная значения других, определяющих его. Мы начнём с общей идеи модели, поговорим о возможностях и ограничениях инструмента, затем на примере пошагово разберём, как построить модель линейной регрессии, как оценить её качество, и как строить прогноз на основе построенной модели. Базовый пример модуля - модель, построенная на реальных данных, предоставленных компанией 2GIS.

...
11件のビデオ (合計93分), 9 readings, 7 quizzes
11件のビデオ
4.2. Типы данных9 分
4.3. Оценки параметров регрессии8 分
4.4. Оценка качества модели5 分
4.5. Отбор значимых признаков6 分
4.6. Мультиколлинеарность8 分
4.7. Гетероскедастичность4 分
4.8. Проверка предположений о модели10 分
4.9. Прогноз8 分
4.10. Практика 1. Линейная регрессия в R11 分
4.11. Практика 2. Линейная регрессия в SPSS13 分
9件の学習用教材
4.1. Модель линейной регрессии: основная идея (презентация)10 分
4.2. Типы данных (презентация)10 分
4.3. Оценки параметров регрессии (презентация)10 分
4.4. Оценка качества модели (презентация)10 分
4.5. Отбор значимых признаков (презентация)10 分
Презентация: 4.6. Мультиколлинеарность10 分
4.7. Гетероскедастичность (презентация)10 分
4.8. Проверка предположений о модели (презентация)10 分
4.9. Прогноз (презентация)10 分
7の練習問題
Вопросы для самопроверки6 分
Вопросы для самопроверки6 分
Вопросы для самопроверки4 分
Вопросы для самопроверки10 分
4.7. Гетероскедастичность6 分
Вопросы для самопроверки6 分
Линейная регрессия20 分

講師

Avatar

Olga Echevskaya

доцент, кандидат социологических наук
Кафедра общей социологии ЭФ НГУ
Avatar

Наталья Галанова

Специалист по анализу данных
Компания 2GIS
Avatar

Виктор Дёмин

Специалист по анализу данных, кандидат технических наук
Компания 2GIS

ノヴォシビルスク大学(Novosibirsk State University) について

Novosibirsk State University (NSU) is a research university located in Novosibirsk Akademgorodok, the world-famous scientific center in Siberia. 80% of NSU teachers are active researchers affiliated with the Russian Academy of Sciences; therefore education is closely linked to world-class science: our students get first-hand knowledge about scientific discoveries before they are published. Nearly 6000 students (including international students from 37 countries) are enrolled at undergraduate and graduate programs offered by 13 departments. The leading areas of NSU expertise are natural sciences, life sciences, physics, math, IT, and more....

Анализ данныхの専門講座について

В рамках специализации вы освоите основные методы работы с количественными данными, в том числе основы теории вероятностей и математической статистики, инструменты исследования связей между признаками, научитесь строить прогнозы на основе регрессионных моделей, сравнивать группы, выделять группы методами кластерного анализа, строить классификации, визуализировать данные, интерпретировать и представлять результаты статистического анализа. Вы примените эти методы на учебных примерах и сможете адаптировать их под специфику ваших данных и задач. В курсах специализации мы рассмотрим, как оценить связь условий труда и удовлетворенности работой, как спрогнозировать количество кликов на сайт компании, как разделить университеты на классы, как выявить стратегии поиска работы, как отличить геозависимую рубрику от геонезависимой, и множество других практических задач. Кроме того, мы научимся решать такие задачи в популярных средах анализа данных (SPSS и R). В заключительной части каждого курса вам предстоит выполнить проект на реальных данных, который позволит применить полученные знания на практике и продемонстрировать умение анализировать и представлять результаты анализа статистически и графически. Специализация разработана Новосибирским государственным университетом, одним из ведущих исследовательских университетов России и мира, совместно с 2GIS, известной международной технологической компанией, которая разрабатывает сервисы для комфортной жизни в городе....
Анализ данных

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。