Informações sobre o curso
100% online

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário

Nível intermediário

Horas para completar

Aprox. 21 horas para completar

Sugerido: 8 hours/week...
Idiomas disponíveis

Russo

Legendas: Russo...
100% online

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário

Nível intermediário

Horas para completar

Aprox. 21 horas para completar

Sugerido: 8 hours/week...
Idiomas disponíveis

Russo

Legendas: Russo...

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Horas para completar
3 horas para concluir

Корреляционный анализ. Простая линейная регрессия

Мы начнем разговор о методах численного описания связей между количественными величинами с коэффициентов ковариации и корреляции, которые позволяют оценить силу и направление связи. Затем вы узнаете, какую дополнительную информацию о связях можно получить, построив линейную модель зависимости между величинами. Вы научитесь интерпретировать коэффициенты регрессии и узнаете, когда и как можно использовать линейные модели для предсказаний на новых данных. К концу этого модуля вы научитесь подбирать уравнение линейной модели и строить ее график с доверительной областью....
Reading
14 vídeos (Total de 97 min), 2 leituras, 1 teste
Video14 videos
Пример - размер мозга и IQ8min
Взаимосвязи между явлениями8min
Ковариация и корреляция9min
Тестирование статистической значимости коэффициента корреляции4min
Корреляционный анализ в R4min
Модели как отражение взаимосвязи6min
Простая линейная регрессия9min
Метод наименьших квадратов10min
Подбор коэффициентов линейной регресии в R6min
Стандартные ошибки коэффициентов регрессии7min
Доверительные интервалы коэффициентов и доверительная зона регрессии6min
Использование регрессии для предсказаний9min
Что мы знаем и что будет дальше3min
Reading2 leituras
Обзор курса10min
Материалы: Корреляционный анализ. Простая линейная регрессия10min
Semana
2
Horas para completar
3 horas para concluir

Проверка значимости и валидности линейных моделей

Построить линейную модель и записать ее уравнение - это только самое начало анализа. В этом модуле вы узнаете, как описывать результаты регрессионного анализа: как проверить статистическую значимость модели в целом или ее коэффициентов, оценить качество подгонки. У линейных моделей (вернее, у статистических тестов, которые для них используются), как у любого метода, есть свои ограничения. Вы узнаете, что это за ограничения и откуда они возникают. Графические методы диагностики, которыми мы будем пользоваться, универсальны для разных линейных моделей - больше практики поможет вам увереннее принимать решения. Разобравшись со всем этим, вы сможете написать на языке R полный скрипт для подбора, диагностики и представления результатов простой линейной регрессии....
Reading
13 vídeos (Total de 89 min), 1 leitura, 1 teste
Video13 videos
Тестирование значимости коэффициентов регрессии при помощи t-теста7min
Тестирование значимости модели при помощи F критерия8min
Качество подгонки модели4min
Не стоит обольщаться. Зачем нужна диагностика моделей4min
Разновидности остатков6min
Влиятельные наблюдения и как с ними бороться8min
Линейность связи8min
Независимость наблюдений10min
Нормальное распределение остатков6min
Постоянство дисперсии остатков5min
Анализ остатков в R10min
Что мы знаем и что будет дальше3min
Reading1 leituras
Материалы: Проверка значимости и валидности линейных моделей10min
Semana
3
Horas para completar
3 horas para concluir

Краткое введение в мир линейной алгебры

В этом модуле мы с вами погрузимся в самое сердце линейных моделей. Для этого вам придется изучить или вспомнить основы линейной алгебры. Мы обсудим разновидности матриц, способы их создания в R и основные операции с ними. Все это нам понадобится, чтобы разобраться, как устроена линейная регрессия изнутри. Вы узнаете, что такое модельная матрица, научитесь записывать уравнение линейной регрессии в виде матриц и находить его коэффициенты. Вы своими глазами увидите хэт-матрицу, которая позволяет получать предсказанные значения, и даже сможете ее вычислить вручную. Наконец, вы научитесь рассчитывать остаточную дисперсию, вариационно-ковариационную матрицу и использовать все это для того, чтобы строить доверительную зону регрессии. Потом эти знания помогут вам разобраться с устройством более сложных моделей: с дискретными предикторами, с другими распределениями остатков, с иным устройством вариационно-ковариационной матрицы....
Reading
11 vídeos (Total de 81 min), 1 leitura, 1 teste
Video11 videos
Разновидности матриц3min
Основные действия с матрицами7min
Основы матричного умножения9min
Умножение двух матриц10min
Решение систем уравнений при помощи матриц12min
Линейная регрессия в матричном виде7min
Вычисление остатков в матричном виде5min
Строим график модели вручную6min
Доверительная зона регрессии в матричном виде10min
Что мы знаем и что будет дальше2min
Reading1 leituras
Материалы: Краткое введение в мир линейной алгебры10min
Semana
4
Horas para completar
3 horas para concluir

Множественная линейная регрессия

Чаще всего связи между величинами устроены сложнее, чем это можно описать при помощи простой линейной регрессии. Множественная линейная регрессия используется, чтобы описать, как переменная-отклик зависит от нескольких предикторов. С появлением в модели множества предикторов у линейной регрессии появляется новое условие применимости - требование отсутствия мультиколлинеарности. В этом модуле вы узнаете, как можно выявить мультиколлинеарность и избежать ее. Наконец, нередко во множественных моделях переменных больше, чем это можно изобразить на плоскости, поэтому мы научим вас простым приемам, которые помогут создавать информативные графики даже в таком случае....
Reading
12 vídeos (Total de 93 min), 1 leitura, 1 teste
Video12 videos
Пример - маркер рака простаты3min
Протокол анализа данных7min
Разведочный анализ в R17min
Модель множественной линейной регрессии и ее интерпретация11min
Мультиколлинеарность и другие условия применимости15min
Взаимодействия предикторов3min
Сравнение влияния отдельных предикторов7min
Качество подгонки модели множественной линейной регрессии3min
Визуализация модели: один предиктор10min
Визуализация модели: два предиктора5min
Что мы знаем и что будет дальше1min
Reading1 leituras
Материалы: Множественная линейная регрессия10min

Instrutores

Avatar

Варфоломеева Марина Александровна

Ассистент
Кафедра Зоологии беспозвоночных

Хайтов Вадим Михайлович

Доцент
Кафедра Зоологии беспозвоночных

Sobre Saint Petersburg State University

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...

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.