About this Course

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.

Intermediate Level

Approx. 17 hours to complete

Suggested: 10 hours/week...

Russian

Subtitles: Russian

Skills you will gain

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

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.

Intermediate Level

Approx. 17 hours to complete

Suggested: 10 hours/week...

Russian

Subtitles: Russian

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 со смешанными линейными моделями

4 hours to complete
14 videos (Total 90 min), 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 readings
Обзор курса10m
Знакомство со смешанными линейными моделями10m
Week
2

Week 2

3 hours to complete

Моделирование структуры дисперсии в смешанных моделях

3 hours to complete
9 videos (Total 65 min), 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 reading
Моделирование структуры дисперсии в смешанных моделях10m
Week
3

Week 3

3 hours to complete

Смешанные линейные модели для счетных данных

3 hours to complete
9 videos (Total 61 min), 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 reading
Материалы: Смешанные линейные модели для счетных данных10m
Week
4

Week 4

5 hours to complete

Смешанные линейные модели для бинарных данных

5 hours to complete
9 videos (Total 74 min), 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 reading
Материалы: Смешанные линейные модели для бинарных данных10m

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.