课程信息

100% 在线

立即开始,按照自己的计划学习。

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。

中级

完成时间大约为22 小时

建议:8 hours/week...

俄语(Russian)

字幕:俄语(Russian)

您将获得的技能

Data ModelingRegression ValidationR ProgrammingLinear RegressionStatistics

100% 在线

立即开始,按照自己的计划学习。

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。

中级

完成时间大约为22 小时

建议:8 hours/week...

俄语(Russian)

字幕:俄语(Russian)

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1
完成时间为 3 小时

Корреляционный анализ. Простая линейная регрессия

Мы начнем разговор о методах численного описания связей между количественными величинами с коэффициентов ковариации и корреляции, которые позволяют оценить силу и направление связи. Затем вы узнаете, какую дополнительную информацию о связях можно получить, построив линейную модель зависимости между величинами. Вы научитесь интерпретировать коэффициенты регрессии и узнаете, когда и как можно использовать линейные модели для предсказаний на новых данных. К концу этого модуля вы научитесь подбирать уравнение линейной модели и строить ее график с доверительной областью....
14 个视频 (总计 97 分钟), 2 个阅读材料, 1 个测验
14 个视频
Пример - размер мозга и IQ8分钟
Взаимосвязи между явлениями8分钟
Ковариация и корреляция9分钟
Тестирование статистической значимости коэффициента корреляции4分钟
Корреляционный анализ в R4分钟
Модели как отражение взаимосвязи6分钟
Простая линейная регрессия9分钟
Метод наименьших квадратов10分钟
Подбор коэффициентов линейной регресии в R6分钟
Стандартные ошибки коэффициентов регрессии7分钟
Доверительные интервалы коэффициентов и доверительная зона регрессии6分钟
Использование регрессии для предсказаний9分钟
Что мы знаем и что будет дальше3分钟
2 个阅读材料
Обзор курса10分钟
Материалы: Корреляционный анализ. Простая линейная регрессия10分钟
2
完成时间为 3 小时

Проверка значимости и валидности линейных моделей

Построить линейную модель и записать ее уравнение - это только самое начало анализа. В этом модуле вы узнаете, как описывать результаты регрессионного анализа: как проверить статистическую значимость модели в целом или ее коэффициентов, оценить качество подгонки. У линейных моделей (вернее, у статистических тестов, которые для них используются), как у любого метода, есть свои ограничения. Вы узнаете, что это за ограничения и откуда они возникают. Графические методы диагностики, которыми мы будем пользоваться, универсальны для разных линейных моделей - больше практики поможет вам увереннее принимать решения. Разобравшись со всем этим, вы сможете написать на языке R полный скрипт для подбора, диагностики и представления результатов простой линейной регрессии....
13 个视频 (总计 89 分钟), 1 个阅读材料, 1 个测验
13 个视频
Тестирование значимости коэффициентов регрессии при помощи t-теста7分钟
Тестирование значимости модели при помощи F критерия8分钟
Качество подгонки модели4分钟
Не стоит обольщаться. Зачем нужна диагностика моделей4分钟
Разновидности остатков6分钟
Влиятельные наблюдения и как с ними бороться8分钟
Линейность связи8分钟
Независимость наблюдений10分钟
Нормальное распределение остатков6分钟
Постоянство дисперсии остатков5分钟
Анализ остатков в R10分钟
Что мы знаем и что будет дальше3分钟
1 个阅读材料
Материалы: Проверка значимости и валидности линейных моделей10分钟
3
完成时间为 3 小时

Краткое введение в мир линейной алгебры

В этом модуле мы с вами погрузимся в самое сердце линейных моделей. Для этого вам придется изучить или вспомнить основы линейной алгебры. Мы обсудим разновидности матриц, способы их создания в R и основные операции с ними. Все это нам понадобится, чтобы разобраться, как устроена линейная регрессия изнутри. Вы узнаете, что такое модельная матрица, научитесь записывать уравнение линейной регрессии в виде матриц и находить его коэффициенты. Вы своими глазами увидите хэт-матрицу, которая позволяет получать предсказанные значения, и даже сможете ее вычислить вручную. Наконец, вы научитесь рассчитывать остаточную дисперсию, вариационно-ковариационную матрицу и использовать все это для того, чтобы строить доверительную зону регрессии. Потом эти знания помогут вам разобраться с устройством более сложных моделей: с дискретными предикторами, с другими распределениями остатков, с иным устройством вариационно-ковариационной матрицы....
11 个视频 (总计 81 分钟), 1 个阅读材料, 1 个测验
11 个视频
Разновидности матриц3分钟
Основные действия с матрицами7分钟
Основы матричного умножения9分钟
Умножение двух матриц10分钟
Решение систем уравнений при помощи матриц12分钟
Линейная регрессия в матричном виде7分钟
Вычисление остатков в матричном виде5分钟
Строим график модели вручную6分钟
Доверительная зона регрессии в матричном виде10分钟
Что мы знаем и что будет дальше2分钟
1 个阅读材料
Материалы: Краткое введение в мир линейной алгебры10分钟
4
完成时间为 3 小时

Множественная линейная регрессия

Чаще всего связи между величинами устроены сложнее, чем это можно описать при помощи простой линейной регрессии. Множественная линейная регрессия используется, чтобы описать, как переменная-отклик зависит от нескольких предикторов. С появлением в модели множества предикторов у линейной регрессии появляется новое условие применимости - требование отсутствия мультиколлинеарности. В этом модуле вы узнаете, как можно выявить мультиколлинеарность и избежать ее. Наконец, нередко во множественных моделях переменных больше, чем это можно изобразить на плоскости, поэтому мы научим вас простым приемам, которые помогут создавать информативные графики даже в таком случае....
12 个视频 (总计 93 分钟), 1 个阅读材料, 1 个测验
12 个视频
Пример - маркер рака простаты3分钟
Протокол анализа данных7分钟
Разведочный анализ в R17分钟
Модель множественной линейной регрессии и ее интерпретация11分钟
Мультиколлинеарность и другие условия применимости15分钟
Взаимодействия предикторов3分钟
Сравнение влияния отдельных предикторов7分钟
Качество подгонки модели множественной линейной регрессии3分钟
Визуализация модели: один предиктор10分钟
Визуализация модели: два предиктора5分钟
Что мы знаем и что будет дальше1分钟
1 个阅读材料
Материалы: Множественная линейная регрессия10分钟

讲师

Avatar

Варфоломеева Марина Александровна

Старший преподаватель
Кафедра зоологии беспозвоночных
Avatar

Хайтов Вадим Михайлович

Доцент
Кафедра Зоологии беспозвоночных

关于 圣彼得堡国立大学

The Saint-Petersburg University (SPbU) is a state university, located in Saint-Petersburg, Russia. Founded in 1724, SPbU is the oldest institution of higher education in Russia. At present, there are more than 30 000 students in SPbU studying 398 programmes...

关于 Просто о статистике (с использованием R) 专项课程

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)

常见问题

  • 注册以便获得证书后,您将有权访问所有视频、测验和编程作业(如果适用)。只有在您的班次开课之后,才可以提交和审阅同学互评作业。如果您选择在不购买的情况下浏览课程,可能无法访问某些作业。

  • 您注册课程后,将有权访问专项课程中的所有课程,并且会在完成课程后获得证书。您的电子课程证书将添加到您的成就页中,您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。如果您只想阅读和查看课程内容,可以免费旁听课程。

还有其他问题吗?请访问 学生帮助中心