About this Course

1,717 recent views

100% online

Start instantly and learn at your own schedule.

Flexible deadlines

Reset deadlines in accordance to your schedule.

Intermediate Level

Approx. 17 hours to complete

Suggested: 9 hours/week...

Russian

Subtitles: Russian

Skills you will gain

Logistic RegressionR ProgrammingGeneralized Linear ModelPoisson RegressionModel Selection

100% online

Start instantly and learn at your own schedule.

Flexible deadlines

Reset deadlines in accordance to your schedule.

Intermediate Level

Approx. 17 hours to complete

Suggested: 9 hours/week...

Russian

Subtitles: Russian

Instructors

Image of instructor, Варфоломеева Марина Александровна

Варфоломеева Марина Александровна 

Старший преподаватель
Кафедра зоологии беспозвоночных
3,138 Learners
5 Courses
Image of instructor, Хайтов Вадим Михайлович

Хайтов Вадим Михайлович 

Доцент
Кафедра Зоологии беспозвоночных
3,138 Learners
5 Courses

Offered by

Saint Petersburg State University logo

Saint Petersburg State University

Syllabus - What you will learn from this course

Week
1

Week 1

4 hours to complete

Знакомство с обобщенными линейными моделями

4 hours to complete
14 videos (Total 117 min), 2 readings, 1 quiz
14 videos
Зоопарк распределений15m
Обобщенные линейные модели12m
GLM с нормальным распределением отклика5m
Пример -- питательная ценность икры7m
Подбор GLM c нормальным распределением отклика в R7m
Разновидности остатков обобщенных линейных моделях5m
Диагностика GLM с нормальным распределением отклика9m
Тестирование значимости коэффициентов при помощи критерия Вальда6m
Работаем с логарифмами правдоподобий. Анализ девиансы9m
Анализ девиансы в R9m
Качество подгонки GLM4m
Визуализация GLM12m
Что мы знаем и что будет дальше?5m
2 readings
Обзор курса10m
Знакомство с обобщенными линейными моделями10m
Week
2

Week 2

3 hours to complete

Проблема выбора модели

3 hours to complete
11 videos (Total 59 min), 1 reading, 1 quiz
11 videos
Проблема выбора в действии10m
Третий путь: несколько равноправных моделей3m
Информационные критерии7m
Вычисление AIC вручную3m
AIC в действии6m
Сопоставление моделей-кандидатов2m
Блеск и нищета выбора моделей4m
В саду расходящихся тропок8m
Выбор моделей на краю пропасти4m
Что мы знаем и что будет дальше?4m
1 reading
Проблема выбора модели10m
Week
3

Week 3

4 hours to complete

Обобщенные линейные модели для счетных данных

4 hours to complete
9 videos (Total 80 min), 1 reading, 1 quiz
9 videos
Пример - гадючий лук и опылители13m
Опасности моделирования счетных величин при помощи обычной регрессии10m
GLM с Пуассоновским распределением отклика10m
Диагностика моделей с Пуассоновским распределением отклика12m
Квазипуассоновские модели6m
GLM с отрицательным биномиальным распределением отклика10m
Описание и визуализация модели4m
Что мы знаем и что будет дальше?3m
1 reading
Обобщенные линейные модели для счетных данных10m
Week
4

Week 4

5 hours to complete

Обобщенные линейные модели с бинарным откликом

5 hours to complete
11 videos (Total 71 min), 1 reading, 2 quizzes
11 videos
Пример – морские звезды и мидии6m
Простой линейной регрессией не обойтись3m
Логистическая кривая6m
Шансы и логиты4m
Немного алгебры: Логиты в качестве зависимой переменной7m
Вернемся к морским звездам и мидиям8m
Смысл коэффициентов в моделях с бинарным откликом15m
Диагностика модели с бинарным откликом6m
Визуализация модели7m
Что мы знаем и что будет дальше?3m
1 reading
Обобщенные линейные модели с бинарным откликом10m

About the Просто о статистике (с использованием R) Specialization

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)

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 enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. 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.

More questions? Visit the Learner Help Center.