Acerca de este Curso

1,530 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. 16 horas para completar
Ruso (Russian)
Subtítulos: Ruso (Russian)

Habilidades que obtendrás

Logistic RegressionR ProgrammingPoisson RegressionGeneralized Linear Mixed Model (GLMM)Random Effects Model
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. 16 horas para completar
Ruso (Russian)
Subtítulos: Ruso (Russian)

ofrecido por

Logotipo de Universidad Estatal de San Petersburgo

Universidad Estatal de San Petersburgo

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

4 horas para completar

Знакомство со смешанными линейными моделями

4 horas para completar
14 videos (Total 90 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario
14 videos
Пример - недосып и время реакции6m
Недосып. Почему обычные методы не работают?4m
Фиксированные и случайные факторы4m
GLMM со случайным отрезком5m
Визуализация предсказаний GLMM со случайным отрезком7m
Индуцированная корреляция9m
Диагностика модели со случайным отрезком6m
GLMM со случайным отрезком и углом наклона5m
Визуализация предсказаний GLMM со случайным отрезком и углом наклона4m
Диагностика модели со случайным отрезком и углом наклона4m
Смешанные линейные модели9m
Тестирование гипотез в смешанных моделях12m
Что мы знаем и что будет дальше5m
2 lecturas
Обзор курса10m
Знакомство со смешанными линейными моделями10m
Semana
2

Semana 2

3 horas para completar

Моделирование структуры дисперсии в смешанных моделях

3 horas para completar
9 videos (Total 65 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario
9 videos
Пример – сексуальная активность мух10m
Моделирование дисперсии4m
Дисперсия может зависеть от непрерывной ковариаты11m
Дисперсия может зависить от дискретного фактора4m
Моделирование гетерогенности дисперсии – финальная модель8m
Моделирование структуры дисперсии при наличии случайных факторов4m
Модель со случайным фактором5m
Моделируем структуру дисперсии8m
1 lectura
Моделирование структуры дисперсии в смешанных моделях10m
Semana
3

Semana 3

3 horas para completar

Смешанные линейные модели для счетных данных

3 horas para completar
9 videos (Total 61 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario
9 videos
Пример – саламандры и добыча угля10m
Смешанная модель с Пуассоновским распределением отклика.7m
Диагностика моделей с Пуассоновским распределением. Избыточность дисперсии6m
Смешанная модель с отрицательным биномиальным распределением отклика7m
Диагностика модели с отрицательным биномиальным распределением отклика5m
Тестирование гипотез8m
Визуализация модели4m
Что мы знаем и что будет дальше2m
1 lectura
Материалы: Смешанные линейные модели для счетных данных10m
Semana
4

Semana 4

5 horas para completar

Смешанные линейные модели для бинарных данных

5 horas para completar
9 videos (Total 74 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
9 videos
Пример -- морские звезды и мидии9m
Знакомимся с данными4m
Подбираем модель14m
Дорабатываем модель5m
Анализ итогов7m
Визуализация модели6m
Дополнительные штрихи к модели9m
Что мы знаем и что важное осталось за рамками4m
1 lectura
Материалы: Смешанные линейные модели для бинарных данных10m

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

  • El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:

    • es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
    • Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
  • 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.

  • Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.

  • Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.

  • Este Curso no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del curso para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.

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