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. 17 horas para completar

Sugerido: 9 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. 17 horas para completar

Sugerido: 9 hours/week...
Idiomas disponíveis

Russo

Legendas: Russo

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Horas para completar
3 horas para concluir

Модели с дискретными и непрерывными предикторами

Дискретные предикторы кодируют принадлежность объекта к каким-то дискретным группам. В этом модуле вы узнаете, что эти неведомые предикторы не так уж чужды обычным линейным моделям и регрессионные методы вполне можно применять для их анализа. Для начала мы поговорим о том, как можно их закодировать. Вы начнете знакомство со взаимодействием дискретных и непрерывных предикторов, и оно продолжится в следующем модуле. А в этом мы разберем поведение дискретных предикторов в моделях без взаимодействия....
Reading
14 vídeos (total de (Total 90 mín.) min), 2 leituras, 1 teste
Video14 videos
Не все на свете непрерывно. Дискретные предикторы в линейных моделях14min
Взаимодействие предикторов6min
Пример - козы, глисты и линейные модели4min
Подбор модели5min
Диагностика модели4min
Трактовка регрессионной модели, включающей один дискретный и один непрерывный предиктор14min
Изменение базового уровня фактора3min
Общие линейные модели5min
Analysis of covariance (ANCOVA) - частный случай общих линейных моделей6min
Устройство и диагностика модели с одним дискретным предиктором8min
Устройство и диагностика модели с учетом ковариаты8min
Результаты ANCOVA и визуализация модели5min
Что мы знаем и что будет дальше2min
Reading2 leituras
Обзор курса10min
Модели с дискретными и непрерывными предикторами10min
Semana
2
Horas para completar
2 horas para concluir

Модели с разными значениями угла наклона для групп

В случае, когда зависимость количественных величин выглядит по-разному для разных групп дискретного фактора, мы говорим, что между непрерывным и дискретным предиктором есть взаимодействие. В этом модуле вы научитесь строить и описывать линейные модели для анализа такого рода данных. Мы будем использовать технику сравнения вложенных моделей при помощи частного F-критерия для того, чтобы из сложной модели со множеством взаимодействий получить более простую. Наконец, вы увидите, что интерпретация моделей, в которых есть значимое взаимодействие, значительно упрощается, если можно построить график их предсказаний....
Reading
11 vídeos (total de (Total 77 mín.) min), 1 leitura, 1 teste
Video11 videos
Запись уравнения моделей со взаимодействием дискретного и непрерывного предикторов8min
Подбор модели со взаимодействием дискретного и непрерывного предикторов5min
Диагностика модели4min
Анатомируем модель11min
График предсказаний модели со взаимодействием дискретного и непрерывного предикторов7min
Модели с несколькими уровнями дискретного предиктора и взаимодействием12min
Подбор модели, описывающей обилие птиц6min
Диагностика финальной модели7min
Представляем результаты подбора модели5min
Что мы знаем и что будет дальше2min
Reading1 leituras
Модели со взаимодействием дискретных и непрерывных предикторов10min
Semana
3
Horas para completar
3 horas para concluir

Однофакторный дисперсионный анализ

В одном из предыдущих курсов специализации мы с вами научились решать задачу сравнения значений в дискретных группах при помощи t-критерия. На самом деле, эту же задачу можно эффективно решить, оставаясь в рамках линейных моделей - при помощи дисперсионного анализа. Этот метод позволяет одновременно искать различия между множеством групп, заданных множеством дискретных факторов. В этом модуле вы познакомитесь с устройством однофакторного дисперсионного анализа и научитесь не только тестировать с его помощью значимость влияния дискретных факторов, но и выяснять при помощи пост хок тестов, с различиями каких именно групп связано это влияние....
Reading
12 vídeos (total de (Total 87 mín.) min), 1 leitura, 1 teste
Video12 videos
Пример - нектар с кофеином11min
Линейная модель с единственным дискретным предиктором. Параметризация индикаторных переменных6min
Линейная модель с единственным дискретным предиктором. Параметризация эффектов8min
Диагностика линейной модели7min
Тестирование значимости коэффициентов модели с дискретным предиктором3min
Структура общей изменчивости. Дисперсионный анализ9min
Дисперсионный анализ в R5min
Зоопарк пост хок тестов11min
Пост хок тесты в R4min
Визуализация результатов дисперсионного анализа8min
Что мы знаем и что будет дальше3min
Reading1 leituras
Однофакторный дисперсионный анализ10min
Semana
4
Horas para completar
4 horas para concluir

Многофакторный дисперсионный анализ

Многофакторный дисперсионный анализ - это мощный метод, который позволяет выявлять влияние нескольких дискретных предикторов на непрерывную зависимую переменную. В этом модуле мы подробно обсудим проблему взаимодействия дискретных факторов, возникающую в такого рода анализах. Далее мы обсудим анализ данных с разным числом наблюдений в группах. Вы узнаете, что результаты дисперсионного анализа таких несбалансированных данных зависят от порядка тестирования гипотез, и в определенных случаях важно выбрать правильный способ параметризации линейной модели. Наконец, мы расскажем вам о трюке, который можно использовать для проведения пост хок теста для взаимодействия факторов в R. Закрепить свои знания об анализе линейных моделей, включающих дискретные предикторы, вы сможете, выполнив проект по анализу данных. Результаты этого анализа нужно будет представить в виде отчета в формате html, написанного при помощи rmarkdown/knitr...
Reading
10 vídeos (total de (Total 70 mín.) min), 1 leitura, 2 testes
Video10 videos
Пример - игра "Диктатор"13min
Двухфакторный дисперсионный анализ. Параметризация индикаторных переменных3min
Двухфакторный дисперсионный анализ. Параметризация эффектов5min
Диагностика линейной модели7min
Проблемы при анализе несбалансированных данных. Типы сумм квадратов9min
Дисперсионный анализ в R7min
Пост хок тест для взаимодействия факторов5min
Визуализация результатов многофакторного дисперсионного анализа6min
Что мы знаем и что будет дальше3min
Reading1 leituras
Многофакторный дисперсионный анализ10min

Instrutores

Avatar

Варфоломеева Марина Александровна

Ассистент
Кафедра Зоологии беспозвоночных
Avatar

Хайтов Вадим Михайлович

Доцент
Кафедра Зоологии беспозвоночных

Sobre Universidade Estadual de São PetersburgoUniversidade Estadual de São Petersburgo

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.