About this Course

154,381 recent views

Learner Career Outcomes

67%

started a new career after completing these courses

43%

got a tangible career benefit from this course

25%

got a pay increase or promotion

Shareable Certificate

Earn a Certificate upon completion

100% online

Start instantly and learn at your own schedule.

Flexible deadlines

Reset deadlines in accordance to your schedule.

Approx. 30 hours to complete

Russian

Subtitles: Russian

Skills you will gain

StatisticsTime SeriesEconometricsR Programming

Learner Career Outcomes

67%

started a new career after completing these courses

43%

got a tangible career benefit from this course

25%

got a pay increase or promotion

Shareable Certificate

Earn a Certificate upon completion

100% online

Start instantly and learn at your own schedule.

Flexible deadlines

Reset deadlines in accordance to your schedule.

Approx. 30 hours to complete

Russian

Subtitles: Russian

Offered by

National Research University Higher School of Economics logo

National Research University Higher School of Economics

Syllabus - What you will learn from this course

Content RatingThumbs Up96%(4,551 ratings)Info
Week
1

Week 1

5 hours to complete

Метод наименьших квадратов или рабочая лошадка эконометриста, введение в R

5 hours to complete
18 videos (Total 146 min), 9 readings, 1 quiz
18 videos
О курсе. Промо-ролик1m
1.1.1. Суть метода наименьших квадратов8m
1.1.2. Пример 1. Регрессия на константу [у доски]8m
1.1.3. Пример 2. Парная регрессия. Начало [у доски]6m
1.1.4. Пример 2. Парная регрессия. Окончание [у доски]8m
1.1.5. МНК на графике. Случай множества регрессоров11m
1.1.6. Ликбез по линейной алгебре 5m
1.1.7. Геометрия регрессии на константу [у доски] 7m
1.1.8. Геометрия множественной регрессии [у доски] 13m
1.1.9. Коэффициент детерминации9m
1.1.10. Мораль первой лекции 1m
1.2.1. Консольный режим в R11m
1.2.2. Написание первого скрипта в R11m
1.2.3. Установка пакетов в R. Получение справки8m
1.2.4. Первый взгляд на набор данных в R11m
1.2.5. МНК в R. Пример с машинами10m
1.2.6. МНК в R. Пример с фертильностью8m
9 readings
Об университете10m
Установка R/R-studio/Texlive под Windows10m
Установка R/R-studio/Mactex под Mac10m
Установка R/R-studio/Texlive под Linux10m
Ссылки на pdf-версии лекций, скрипты и данные10m
Источники мудрости10m
Критерии оценивания10m
Поправки к неточностям в видео-фрагментах10m
Доброжелательное напутствие перед тестом :)10m
1 practice exercise
МНК, введение в R30m
Week
2

Week 2

4 hours to complete

Статистические свойства оценок коэффициентов

4 hours to complete
22 videos (Total 188 min), 1 reading, 1 quiz
22 videos
2.1.2. Пример подсчета условного математического ожидания [у доски]12m
2.1.3. Условная дисперсия [+доска]7m
2.1.4. Геометрическая иллюстрация условного математического ожидания [у доски]7m
2.1.5. Условная дисперсия МНК оценок4m
2.1.6. Условная дисперсия МНК оценок. Доказательство [у доски]9m
2.1.7. Дисперсия оценок коэффициентов в общем виде5m
2.1.8. Доказательство формулы для ковариационной матрицы [у доски, линал]11m
2.1.9. Оценка ковариационной матрицы3m
2.1.10. Статистические свойства оценок коэффициентов14m
2.1.11. Построение доверительных интервалов и проверка гипотез 5m
2.1.12. Пример. Доверительный интервал для коэффициента бета [у доски]10m
2.1.13. Пример. Доверительный интервал для дисперсии [у доски]5m
2.1.14. Пример. Проверка гипотезы о коэффициенте бета [у доски]8m
2.1.15. Интерпретация стандартной таблички7m
2.1.16. Особенности проверки гипотез8m
2.1.17. Проверка гипотезы о связи коэффициентов. Заключение [+доска]10m
2.2.1. Работа со случайными величинами в R10m
2.2.2. Проверка гипотез о коэффициентах в R9m
2.2.3. Стандартизированные коэффициенты и эксперимент с ложно-значимыми регрессорами10m
2.2.4. Сохранение и загрузка данных10m
2.2.5. Загрузка данных RLMS9m
1 reading
И вновь доброжелательное напутствие!10m
1 practice exercise
Проверка гипотез о коэффициентах30m
Week
3

Week 3

4 hours to complete

Дамми-переменные, сравнение вложенных моделей

4 hours to complete
18 videos (Total 169 min), 1 reading, 1 quiz
18 videos
3.1.2. Пример построения интервалов для прогнозов [у доски]12m
3.1.3. Интерпретация коэффициента при логарифмировании8m
3.1.4. Дамми-переменные. Разные зависимости для подвыборок12m
3.1.5. Проверка гипотезы о нескольких линейных ограничениях6m
3.1.6. Пример проверки гипотезы о нескольких линейных ограничениях [у доски]8m
3.1.7. Вывод формулы для гипотезы о незначимости регрессии [+ доска]9m
3.1.8. Пример проверки гипотезы о незначимости регрессии [+ доска]8m
3.1.9. Лишние и пропущенные переменные7m
3.1.10. Тест Рамсея [+ доска]13m
3.1.11. Простые показатели качества модели6m
3.2.1. R: графики и переход к логарифмам12m
3.2.2. R: графики для качественных и количественных переменных 8m
3.2.3. Оценивание моделей с дамми-переменными в R14m
3.2.4. Построение прогнозов в R4m
3.2.5. Проверка гипотезы о линейных ограничениях, графическое представление результатов6m
3.2.6. Ловушка дамми-переменных, информационные критерии, тест Рамсея7m
3.2.7. Нано-исследование11m
1 reading
Ну очень доброжелательное напутствие перед тестом!10m
1 practice exercise
Прогнозирование и гипотезы о нескольких ограничениях30m
Week
4

Week 4

2 hours to complete

Мультиколлинеарность

2 hours to complete
10 videos (Total 91 min), 1 reading, 1 quiz
10 videos
4.1.2. Что поделать с мультиколлинеарностью?9m
4.1.3. Ридж и LASSO регрессия 9m
4.1.4. Идея метода главных компонент7m
4.1.5. Пример нахождения главной компоненты [у доски]10m
4.1.6. Свойства главных компонент9m
4.2.1. R: доверительные интервалы при мультиколлинеарности8m
4.2.2. LASSO регрессия в R8m
4.2.3. R: ридж-регрессия и идея оценки лямбды4m
4.2.4. Метод главных компонент в R10m
1 reading
Напутствие перед тестом!10m
1 practice exercise
Мультиколлинеарность30m

Frequently Asked Questions

  • Once you enroll for a Certificate, you’ll have access to all videos, quizzes, and programming assignments (if applicable). Peer review assignments can only be submitted and reviewed once your session has begun. If you choose to explore the course without purchasing, you may not be able to access certain assignments.

  • When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

  • You will be eligible for a full refund until two weeks after your payment date, or (for courses that have just launched) until two weeks after the first session of the course begins, whichever is later. You cannot receive a refund once you’ve earned a Course Certificate, even if you complete the course within the two-week refund period. See our full refund policy.

  • Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You’ll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. Learn more.

  • This Course doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Course Certificates for credit. Check with your institution to learn more. Online Degrees and Mastertrack™ Certificates on Coursera provide the opportunity to earn university credit.

More questions? Visit the Learner Help Center.