课程信息

10,704 次近期查看
可分享的证书
完成后获得证书
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14 小时
俄语(Russian)
字幕:俄语(Russian)

您将获得的技能

Data ModelingRegression ValidationR ProgrammingLinear RegressionStatistics
可分享的证书
完成后获得证书
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14 小时
俄语(Russian)
字幕:俄语(Russian)

提供方

圣彼得堡国立大学 徽标

圣彼得堡国立大学

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1

1

完成时间为 3 小时

Корреляционный анализ. Простая линейная регрессия

完成时间为 3 小时
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

2

完成时间为 3 小时

Проверка значимости и валидности линейных моделей

完成时间为 3 小时
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

3

完成时间为 3 小时

Краткое введение в мир линейной алгебры

完成时间为 3 小时
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

4

完成时间为 3 小时

Множественная линейная регрессия

完成时间为 3 小时
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

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

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.

    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

  • When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

  • If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

  • Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You'll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. You'll need to complete this step for each course in the Specialization, including the Capstone Project. Learn more.

还有其他问题吗?请访问 学生帮助中心