Acerca de este Curso

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

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

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
4 horas para completar

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 videos (Total 90 minutos), 2 readings, 1 quiz
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
3 horas para completar

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 videos (Total 65 minutos), 1 reading, 1 quiz
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 lecturas
Моделирование структуры дисперсии в смешанных моделях10m
Semana
3
3 horas para completar

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 videos (Total 61 minutos), 1 reading, 1 quiz
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 lecturas
Материалы: Смешанные линейные модели для счетных данных10m
Semana
4
5 horas para completar

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 videos (Total 74 minutos), 1 reading, 2 quizzes
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 lecturas
Материалы: Смешанные линейные модели для бинарных данных10m

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

The Saint-Petersburg University (SPbU) is a state university, located in Saint-Petersburg, Russia. Founded in 1724, SPbU is the oldest institution of higher education in Russia. At present, there are more than 30 000 students in SPbU studying 398 programmes...

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.