Acerca de este Curso
755

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel intermedio

Aprox. 17 horas para completar

Sugerido: 9 hours/week...

Ruso (Russian)

Subtítulos: Ruso (Russian)

Habilidades que obtendrás

General Linear ModelPost Hoc TestsR ProgrammingRegression AnalysisAnalysis Of Variance (ANOVA)

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel intermedio

Aprox. 17 horas para completar

Sugerido: 9 hours/week...

Ruso (Russian)

Subtítulos: Ruso (Russian)

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
3 horas para completar

Модели с дискретными и непрерывными предикторами

Дискретные предикторы кодируют принадлежность объекта к каким-то дискретным группам. В этом модуле вы узнаете, что эти неведомые предикторы не так уж чужды обычным линейным моделям и регрессионные методы вполне можно применять для их анализа. Для начала мы поговорим о том, как можно их закодировать. Вы начнете знакомство со взаимодействием дискретных и непрерывных предикторов, и оно продолжится в следующем модуле. А в этом мы разберем поведение дискретных предикторов в моделях без взаимодействия....
14 videos (Total 90 minutos), 2 readings, 1 quiz
14 videos
Не все на свете непрерывно. Дискретные предикторы в линейных моделях14m
Взаимодействие предикторов6m
Пример - козы, глисты и линейные модели4m
Подбор модели5m
Диагностика модели4m
Трактовка регрессионной модели, включающей один дискретный и один непрерывный предиктор14m
Изменение базового уровня фактора3m
Общие линейные модели5m
Analysis of covariance (ANCOVA) - частный случай общих линейных моделей6m
Устройство и диагностика модели с одним дискретным предиктором8m
Устройство и диагностика модели с учетом ковариаты8m
Результаты ANCOVA и визуализация модели5m
Что мы знаем и что будет дальше2m
2 lecturas
Обзор курса10m
Модели с дискретными и непрерывными предикторами10m
Semana
2
2 horas para completar

Модели с разными значениями угла наклона для групп

В случае, когда зависимость количественных величин выглядит по-разному для разных групп дискретного фактора, мы говорим, что между непрерывным и дискретным предиктором есть взаимодействие. В этом модуле вы научитесь строить и описывать линейные модели для анализа такого рода данных. Мы будем использовать технику сравнения вложенных моделей при помощи частного F-критерия для того, чтобы из сложной модели со множеством взаимодействий получить более простую. Наконец, вы увидите, что интерпретация моделей, в которых есть значимое взаимодействие, значительно упрощается, если можно построить график их предсказаний....
11 videos (Total 77 minutos), 1 reading, 1 quiz
11 videos
Запись уравнения моделей со взаимодействием дискретного и непрерывного предикторов8m
Подбор модели со взаимодействием дискретного и непрерывного предикторов5m
Диагностика модели4m
Анатомируем модель11m
График предсказаний модели со взаимодействием дискретного и непрерывного предикторов7m
Модели с несколькими уровнями дискретного предиктора и взаимодействием12m
Подбор модели, описывающей обилие птиц6m
Диагностика финальной модели7m
Представляем результаты подбора модели5m
Что мы знаем и что будет дальше2m
1 lecturas
Модели со взаимодействием дискретных и непрерывных предикторов10m
Semana
3
3 horas para completar

Однофакторный дисперсионный анализ

В одном из предыдущих курсов специализации мы с вами научились решать задачу сравнения значений в дискретных группах при помощи t-критерия. На самом деле, эту же задачу можно эффективно решить, оставаясь в рамках линейных моделей - при помощи дисперсионного анализа. Этот метод позволяет одновременно искать различия между множеством групп, заданных множеством дискретных факторов. В этом модуле вы познакомитесь с устройством однофакторного дисперсионного анализа и научитесь не только тестировать с его помощью значимость влияния дискретных факторов, но и выяснять при помощи пост хок тестов, с различиями каких именно групп связано это влияние....
12 videos (Total 87 minutos), 1 reading, 1 quiz
12 videos
Пример - нектар с кофеином11m
Линейная модель с единственным дискретным предиктором. Параметризация индикаторных переменных6m
Линейная модель с единственным дискретным предиктором. Параметризация эффектов8m
Диагностика линейной модели7m
Тестирование значимости коэффициентов модели с дискретным предиктором3m
Структура общей изменчивости. Дисперсионный анализ9m
Дисперсионный анализ в R5m
Зоопарк пост хок тестов11m
Пост хок тесты в R4m
Визуализация результатов дисперсионного анализа8m
Что мы знаем и что будет дальше3m
1 lecturas
Однофакторный дисперсионный анализ10m
Semana
4
4 horas para completar

Многофакторный дисперсионный анализ

Многофакторный дисперсионный анализ - это мощный метод, который позволяет выявлять влияние нескольких дискретных предикторов на непрерывную зависимую переменную. В этом модуле мы подробно обсудим проблему взаимодействия дискретных факторов, возникающую в такого рода анализах. Далее мы обсудим анализ данных с разным числом наблюдений в группах. Вы узнаете, что результаты дисперсионного анализа таких несбалансированных данных зависят от порядка тестирования гипотез, и в определенных случаях важно выбрать правильный способ параметризации линейной модели. Наконец, мы расскажем вам о трюке, который можно использовать для проведения пост хок теста для взаимодействия факторов в R. Закрепить свои знания об анализе линейных моделей, включающих дискретные предикторы, вы сможете, выполнив проект по анализу данных. Результаты этого анализа нужно будет представить в виде отчета в формате html, написанного при помощи rmarkdown/knitr...
10 videos (Total 70 minutos), 1 reading, 2 quizzes
10 videos
Пример - игра "Диктатор"13m
Двухфакторный дисперсионный анализ. Параметризация индикаторных переменных3m
Двухфакторный дисперсионный анализ. Параметризация эффектов5m
Диагностика линейной модели7m
Проблемы при анализе несбалансированных данных. Типы сумм квадратов9m
Дисперсионный анализ в R7m
Пост хок тест для взаимодействия факторов5m
Визуализация результатов многофакторного дисперсионного анализа6m
Что мы знаем и что будет дальше3m
1 lecturas
Многофакторный дисперсионный анализ10m

Instructores

Avatar

Варфоломеева Марина Александровна

Старший преподаватель
Кафедра зоологии беспозвоночных
Avatar

Хайтов Вадим Михайлович

Доцент
Кафедра Зоологии беспозвоночных

Acerca de Universidad Estatal de San Petersburgo

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....

Acerca del programa especializado Просто о статистике (с использованием R)

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)

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.