Acerca de este Curso
5.0
25 calificaciones
5 revisiones
100% online

100% online

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio

Nivel intermedio

Hours to complete

Aprox. 17 horas para completar

Sugerido: 5 недель по 5-6 часов...
Available languages

Ruso (Russian)

Subtítulos: Ruso (Russian)...
100% online

100% online

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio

Nivel intermedio

Hours to complete

Aprox. 17 horas para completar

Sugerido: 5 недель по 5-6 часов...
Available languages

Ruso (Russian)

Subtítulos: Ruso (Russian)...

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
Hours to complete
1 hora para completar

Приветственный модуль

...
Reading
2 videos (Total: 4 min), 7 readings
Video2 videos
Приветственное видео2m
Reading7 lecturas
О команде курса10m
Давайте познакомимся!10m
Использованная автором литература10m
Рекомендуемая литература по курсу10m
Язык статистики10m
Файлы для практических заданий Flats_test и ЕГЭ_test10m
Файлы с данными, использованными в лекциях10m
Hours to complete
2 horas para completar

Модуль 1. Знакомство с пакетом R

В этом модуле слушатели познакомятся с пакетом R и основными принципами работы в пакете. Если Вы уже владеете основными навыками программирования в R или не планируете выбирать этот пакет для проведения своих исследований, то данный модуль можно пропустить и перейти к следующему....
Reading
11 videos (Total: 121 min)
Video11 videos
Введение в R11m
Рабочее пространство в R11m
Типы и структуры данных12m
Последовательности, векторы11m
Матрицы11m
Списки, массивы, факторы14m
Объекты типа data.frame13m
Импорт данных из текстового файла в R10m
Экспорт данных в текстовый файл из R10m
Экспорт данных из файла Excel11m
Semana
2
Hours to complete
5 horas para completar

Модуль 2. Введение. Предварительная обработка данных. Оценки параметров. Описательные статистики

В этом модуле мы познакомимся с предметом статистики, основными статистическими пакетами, которые будут использованы в курсе для реализации изученных методов. Будут обозначены основные этапы статистического анализа. Мы поговорим о разных типах данных, об их предварительной обработке и «чистке», научимся представлять выборки и оценивать их основные числовые характеристики....
Reading
11 videos (Total: 120 min), 7 readings, 2 quizzes
Video11 videos
Измерительные шкалы24m
Работа с распределениями, начало работы в R7m
Гистограммы и квантильные графики в R9m
Диаграмма рассеяния, диаграмма размаха в R12m
Основные числовые характеристики в SPSS11m
Гистограммы, диаграммы размаха, диаграммы рассеяния в SPSS14m
Генерация равномерного распределения в Statistica. Оценка числовых характеристик9m
Генерация нормального распределения в Statistica. Оценка числовых характеристик10m
Импорт данных из файла Excel в Statistica. Оценка числовых характеристик12m
Обработка выбросов в Statistica5m
Reading7 lecturas
Введение в статистику (презентация)10m
Измерительные шкалы и типы данных (презентация)10m
Генеральная и выборочная совокупность. Способы представления выборок (презентация)10m
Оценка параметров (презентация)10m
Числовые характеристики выборки (презентация)10m
Интервальное оценивание (презентация)10m
Обзор пакетов для статистической обработки данных (презентация с таблицей)10m
Quiz2 ejercicios de práctica
Тест на проверку теории по модулю 220m
Практическое задание к модулю 214m
Semana
3
Hours to complete
4 horas para completar

Модуль 3. Проверка статистических гипотез. Сравнение групп. Параметрические и непараметрические критерии

В этом модуле мы познакомимся с понятием статистической гипотезы и алгоритмом проверки гипотез, изучим параметрические и непараметрические критерии сравнения выборок, научимся выявлять статистические отличия между двумя и более группами....
Reading
10 videos (Total: 102 min), 4 readings, 3 quizzes
Video10 videos
Критерии нормальности в R8m
Параметрические и непараметрические критерии сравнения двух групп в R14m
Непараметрические критерии сравнения нескольких групп в R8m
Пример в R. Анализ цен за аренду квартир8m
Параметрические и непараметрические критерии сравнения двух групп в SPSS12m
Непараметрические критерии сравнения нескольких групп в SPSS9m
Критерии нормальности в Statistica11m
Параметрические и непараметрические критерии сравнения двух групп в Statistica16m
Непараметрические критерии сравнения нескольких групп в Statistica9m
Reading4 lecturas
Проверка статистических гипотез (презентация)10m
Критерии нормальности (презентация)10m
Параметрические критерии сравнения групп (презентация)10m
Непараметрические критерии сравнения групп (презентация)10m
Quiz3 ejercicios de práctica
Тест к модулю 320m
Практическое задание 1 к модулю 314m
Практическое задание 2 к модулю 332m
Semana
4
Hours to complete
3 horas para completar

Модуль 4. Корреляционный анализ

В данном модуле мы познакомимся с понятием корреляции, изучим основные корреляционные коэффициенты, применяемые для выявления связей между переменными различных типов (количественными, порядковыми, качественными). Научимся выявлять статистически значимые связи и оценивать степень тесноты статистической связи между исследуемыми величинами с применением пакетов прикладных программ....
Reading
9 videos (Total: 88 min), 3 readings, 2 quizzes
Video9 videos
Парный коэффициент корреляции Пирсона в Statistica17m
Ранговая корреляция в Statistica12m
Количественная корреляция в SPSS8m
Ранговая корреляция в SPSS6m
Корреляция в R12m
Анализ таблиц сопряженности в R15m
Анализ таблиц сопряженности в SPSS3m
Анализ таблиц сопряженности в Statistica8m
Reading3 lecturas
Корреляционный анализ количественных данных. Парный коэффициент корреляции Пирсона (презентация)10m
Ранговая корреляция (презентация)10m
Корреляционный анализ категоризованных данных. Анализ таблиц сопряженности (презентация)10m
Quiz2 ejercicios de práctica
Тест к модулю 420m
Практическое задание к модулю 420m

Instructor

Avatar

Кабанова Татьяна Валерьевна

Институт прикладной математики и компьютерных наук

Acerca de National Research Tomsk State University

National Research Tomsk State University is the largest classical university in the Asian part of Russia. For over 135 years TSU has been training the scientific and managerial elite, based on the integration of academic process and fundamental scientific research. It is a renowned center of education, science, innovations and attraction for creative talents, a generator of advanced ideas, and a paragon of adherence to the best traditions of Russian higher education. There are 23 departments and learning institutes, 1 University branch, Institute of Distance Education, Institute of Innovations in Education operating at TSU, and more than 17,000 students studying at the University, with 135 subject areas and specialties to choose from. TSU offers 136 Master’s programmes in 55 areas of academic studies and counting. The number of international students is constantly increasing, now with more than 1300 TSU students coming from countries such as the USA, UK, Germany, France, Australia, Italy, Poland, Mongolia, China, Vietnam, Korea, Columbia, Turkey and others....

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 compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, 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 participar del curso como oyente sin costo.

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