このコースについて
5,033

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19時間で修了

推奨:5 недель по 5-6 часов...

ロシア語

字幕:ロシア語

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19時間で修了

推奨:5 недель по 5-6 часов...

ロシア語

字幕:ロシア語

シラバス - 本コースの学習内容

1
1時間で修了

Приветственный модуль

...
2件のビデオ (合計4分), 7 readings
2件のビデオ
Приветственное видео2 分
7件の学習用教材
О команде курса10 分
Давайте познакомимся!10 分
Использованная автором литература10 分
Рекомендуемая литература по курсу10 分
Язык статистики10 分
Файлы для практических заданий Flats_test и ЕГЭ_test10 分
Файлы с данными, использованными в лекциях10 分
2時間で修了

Модуль 1. Знакомство с пакетом R

В этом модуле слушатели познакомятся с пакетом R и основными принципами работы в пакете. Если Вы уже владеете основными навыками программирования в R или не планируете выбирать этот пакет для проведения своих исследований, то данный модуль можно пропустить и перейти к следующему....
11件のビデオ (合計121分)
11件のビデオ
Введение в R11 分
Рабочее пространство в R11 分
Типы и структуры данных12 分
Последовательности, векторы11 分
Матрицы11 分
Списки, массивы, факторы14 分
Объекты типа data.frame13 分
Импорт данных из текстового файла в R10 分
Экспорт данных в текстовый файл из R10 分
Экспорт данных из файла Excel11 分
2
5時間で修了

Модуль 2. Введение. Предварительная обработка данных. Оценки параметров. Описательные статистики

В этом модуле мы познакомимся с предметом статистики, основными статистическими пакетами, которые будут использованы в курсе для реализации изученных методов. Будут обозначены основные этапы статистического анализа. Мы поговорим о разных типах данных, об их предварительной обработке и «чистке», научимся представлять выборки и оценивать их основные числовые характеристики....
11件のビデオ (合計120分), 7 readings, 2 quizzes
11件のビデオ
Измерительные шкалы24 分
Работа с распределениями, начало работы в R7 分
Гистограммы и квантильные графики в R9 分
Диаграмма рассеяния, диаграмма размаха в R12 分
Основные числовые характеристики в SPSS11 分
Гистограммы, диаграммы размаха, диаграммы рассеяния в SPSS14 分
Генерация равномерного распределения в Statistica. Оценка числовых характеристик9 分
Генерация нормального распределения в Statistica. Оценка числовых характеристик10 分
Импорт данных из файла Excel в Statistica. Оценка числовых характеристик12 分
Обработка выбросов в Statistica5 分
7件の学習用教材
Введение в статистику (презентация)10 分
Измерительные шкалы и типы данных (презентация)10 分
Генеральная и выборочная совокупность. Способы представления выборок (презентация)10 分
Оценка параметров (презентация)10 分
Числовые характеристики выборки (презентация)10 分
Интервальное оценивание (презентация)10 分
Обзор пакетов для статистической обработки данных (презентация с таблицей)10 分
2の練習問題
Тест на проверку теории по модулю 220 分
Практическое задание к модулю 214 分
3
4時間で修了

Модуль 3. Проверка статистических гипотез. Сравнение групп. Параметрические и непараметрические критерии

В этом модуле мы познакомимся с понятием статистической гипотезы и алгоритмом проверки гипотез, изучим параметрические и непараметрические критерии сравнения выборок, научимся выявлять статистические отличия между двумя и более группами....
10件のビデオ (合計102分), 4 readings, 3 quizzes
10件のビデオ
Критерии нормальности в R8 分
Параметрические и непараметрические критерии сравнения двух групп в R14 分
Непараметрические критерии сравнения нескольких групп в R8 分
Пример в R. Анализ цен за аренду квартир8 分
Параметрические и непараметрические критерии сравнения двух групп в SPSS12 分
Непараметрические критерии сравнения нескольких групп в SPSS9 分
Критерии нормальности в Statistica11 分
Параметрические и непараметрические критерии сравнения двух групп в Statistica16 分
Непараметрические критерии сравнения нескольких групп в Statistica9 分
4件の学習用教材
Проверка статистических гипотез (презентация)10 分
Критерии нормальности (презентация)10 分
Параметрические критерии сравнения групп (презентация)10 分
Непараметрические критерии сравнения групп (презентация)10 分
3の練習問題
Тест к модулю 320 分
Практическое задание 1 к модулю 314 分
Практическое задание 2 к модулю 332 分
4
3時間で修了

Модуль 4. Корреляционный анализ

В данном модуле мы познакомимся с понятием корреляции, изучим основные корреляционные коэффициенты, применяемые для выявления связей между переменными различных типов (количественными, порядковыми, качественными). Научимся выявлять статистически значимые связи и оценивать степень тесноты статистической связи между исследуемыми величинами с применением пакетов прикладных программ....
9件のビデオ (合計88分), 3 readings, 2 quizzes
9件のビデオ
Парный коэффициент корреляции Пирсона в Statistica17 分
Ранговая корреляция в Statistica12 分
Количественная корреляция в SPSS8 分
Ранговая корреляция в SPSS6 分
Корреляция в R12 分
Анализ таблиц сопряженности в R15 分
Анализ таблиц сопряженности в SPSS3 分
Анализ таблиц сопряженности в Statistica8 分
3件の学習用教材
Корреляционный анализ количественных данных. Парный коэффициент корреляции Пирсона (презентация)10 分
Ранговая корреляция (презентация)10 分
Корреляционный анализ категоризованных данных. Анализ таблиц сопряженности (презентация)10 分
2の練習問題
Тест к модулю 420 分
Практическое задание к модулю 420 分
5
4時間で修了

Модуль 5. Регрессионный и дисперсионный анализ

В данном модуле мы познакомимся с основами регрессионного и дисперсионного анализа, узнаем, в каких случаях они могут применяться и какие модели могут быть построены этими методами. А также проведем анализ реальных данных с помощью пакетов программ, построим модели, проверим их адекватность и качество....
15件のビデオ (合計153分), 4 readings, 2 quizzes
15件のビデオ
Линейная модель парной регрессии в R13 分
Нелинейная модель парной регрессии в R8 分
Парная регрессия. Пример в R. Анализ цен за аренду квартир7 分
Множественная регрессия. Пример в R. Анализ цен за аренду квартир8 分
Анализ остатков регрессионной модели в R14 分
Парная регрессия в SPSS14 分
Множественная регрессия в SPSS8 分
Парная регрессия в Statistica. Построение модели для сгенерированных данных14 分
Парная регрессия в Statistica. Пример «Индекс массы тела»14 分
Пример в Statistica. Анализ цен за аренду квартир12 分
ANOVA в R15 分
Однофакторный ANOVA в Statistica6 分
Двухфакторный ANOVA в Statistica7 分
Заключение1 分
4件の学習用教材
Регрессионный анализ (презентация)10 分
Дисперсионный анализ (ANOVA) (презентация)10 分
Приложение-резюме. Выбор статистического критерия (презентация с таблицей)10 分
Не прощаемся!10 分
2の練習問題
Тест к модулю 520 分
Практическое задание к модулю 524 分

講師

Avatar

Кабанова Татьяна Валерьевна

Институт прикладной математики и компьютерных наук

トムスク大学(National Research Tomsk State University)について

National Research Tomsk State University is the largest classical university in the Asian part of Russia. For over 135 years TSU has been training the scientific and managerial elite, based on the integration of academic process and fundamental scientific research. It is a renowned center of education, science, innovations and attraction for creative talents, a generator of advanced ideas, and a paragon of adherence to the best traditions of Russian higher education. There are 23 departments and learning institutes, 1 University branch, Institute of Distance Education, Institute of Innovations in Education operating at TSU, and more than 17,000 students studying at the University, with 135 subject areas and specialties to choose from. TSU offers 136 Master’s programmes in 55 areas of academic studies and counting. The number of international students is constantly increasing, now with more than 1300 TSU students coming from countries such as the USA, UK, Germany, France, Australia, Italy, Poland, Mongolia, China, Vietnam, Korea, Columbia, Turkey and others....

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。

  • 修了証を購入する際、コースのすべての教材(採点課題を含む)にアクセスできます。コースを完了すると、電子修了証が成果のページに追加されます。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。