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17 小时

建议:9 hours/week...

俄语(Russian)

字幕:俄语(Russian)

您将获得的技能

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

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17 小时

建议:9 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 4 小时

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 个视频 (总计 90 分钟), 2 个阅读材料, 1 个测验
14 个视频
Пример - недосып и время реакции6分钟
Недосып. Почему обычные методы не работают?4分钟
Фиксированные и случайные факторы4分钟
GLMM со случайным отрезком5分钟
Визуализация предсказаний GLMM со случайным отрезком7分钟
Индуцированная корреляция9分钟
Диагностика модели со случайным отрезком6分钟
GLMM со случайным отрезком и углом наклона5分钟
Визуализация предсказаний GLMM со случайным отрезком и углом наклона4分钟
Диагностика модели со случайным отрезком и углом наклона4分钟
Смешанные линейные модели9分钟
Тестирование гипотез в смешанных моделях12分钟
Что мы знаем и что будет дальше5分钟
2 个阅读材料
Обзор курса10分钟
Знакомство со смешанными линейными моделями10分钟
2
完成时间为 3 小时

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 个视频 (总计 65 分钟), 1 个阅读材料, 1 个测验
9 个视频
Пример – сексуальная активность мух10分钟
Моделирование дисперсии4分钟
Дисперсия может зависеть от непрерывной ковариаты11分钟
Дисперсия может зависить от дискретного фактора4分钟
Моделирование гетерогенности дисперсии – финальная модель8分钟
Моделирование структуры дисперсии при наличии случайных факторов4分钟
Модель со случайным фактором5分钟
Моделируем структуру дисперсии8分钟
1 个阅读材料
Моделирование структуры дисперсии в смешанных моделях10分钟
3
完成时间为 3 小时

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 个视频 (总计 61 分钟), 1 个阅读材料, 1 个测验
9 个视频
Пример – саламандры и добыча угля10分钟
Смешанная модель с Пуассоновским распределением отклика.7分钟
Диагностика моделей с Пуассоновским распределением. Избыточность дисперсии6分钟
Смешанная модель с отрицательным биномиальным распределением отклика7分钟
Диагностика модели с отрицательным биномиальным распределением отклика5分钟
Тестирование гипотез8分钟
Визуализация модели4分钟
Что мы знаем и что будет дальше2分钟
1 个阅读材料
Материалы: Смешанные линейные модели для счетных данных10分钟
4
完成时间为 5 小时

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 个视频 (总计 74 分钟), 1 个阅读材料, 2 个测验
9 个视频
Пример -- морские звезды и мидии9分钟
Знакомимся с данными4分钟
Подбираем модель14分钟
Дорабатываем модель5分钟
Анализ итогов7分钟
Визуализация модели6分钟
Дополнительные штрихи к модели9分钟
Что мы знаем и что важное осталось за рамками4分钟
1 个阅读材料
Материалы: Смешанные линейные модели для бинарных данных10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

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....

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