Acerca de este Curso

1,960 vistas recientes
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
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. 12 horas para completar
Ruso (Russian)
Subtítulos: Ruso (Russian)

Habilidades que obtendrás

General Linear ModelPost Hoc TestsR ProgrammingRegression AnalysisAnalysis Of Variance (ANOVA)
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
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. 12 horas para completar
Ruso (Russian)
Subtítulos: Ruso (Russian)

ofrecido por

Placeholder

Universidad Estatal de San Petersburgo

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

3 horas para completar

Модели с дискретными и непрерывными предикторами

3 horas para completar
14 videos (Total 90 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario
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

Semana 2

2 horas para completar

Модели с разными значениями угла наклона для групп

2 horas para completar
11 videos (Total 77 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario
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 lectura
Модели со взаимодействием дискретных и непрерывных предикторов10m
Semana
3

Semana 3

3 horas para completar

Однофакторный дисперсионный анализ

3 horas para completar
12 videos (Total 87 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario
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 lectura
Однофакторный дисперсионный анализ10m
Semana
4

Semana 4

4 horas para completar

Многофакторный дисперсионный анализ

4 horas para completar
10 videos (Total 70 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
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 lectura
Многофакторный дисперсионный анализ10m

Acerca de 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

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