Informações sobre o curso
3,111 visualizações recentes

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 17 horas para completar

Sugerido: 9 hours/week...

Russo

Legendas: Russo

Habilidades que você terá

General Linear ModelPost Hoc TestsR ProgrammingRegression AnalysisAnalysis Of Variance (ANOVA)

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 17 horas para completar

Sugerido: 9 hours/week...

Russo

Legendas: Russo

Os alunos que estão fazendo este Course são

  • Data Scientists
  • Software Engineers

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
3 horas para concluir

Модели с дискретными и непрерывными предикторами

14 vídeos (Total 90 mín.), 2 leituras, 1 teste
14 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
2 leituras
Обзор курса10min
Модели с дискретными и непрерывными предикторами10min
Semana
2
2 horas para concluir

Модели с разными значениями угла наклона для групп

11 vídeos (Total 77 mín.), 1 leitura, 1 teste
11 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
1 leituras
Модели со взаимодействием дискретных и непрерывных предикторов10min
Semana
3
3 horas para concluir

Однофакторный дисперсионный анализ

12 vídeos (Total 87 mín.), 1 leitura, 1 teste
12 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
1 leituras
Однофакторный дисперсионный анализ10min
Semana
4
4 horas para concluir

Многофакторный дисперсионный анализ

10 vídeos (Total 70 mín.), 1 leitura, 2 testes
10 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
1 leituras
Многофакторный дисперсионный анализ10min

Instrutores

Avatar

Варфоломеева Марина Александровна

Старший преподаватель
Кафедра зоологии беспозвоночных
Avatar

Хайтов Вадим Михайлович

Доцент
Кафедра Зоологии беспозвоночных

Sobre Universidade Estadual de São PetersburgoUniversidade Estadual de São Petersburgo

Санкт-Петербургский государственный университет (СПбГУ) — старейший вуз России, основанный в 1724 году. Университет сегодня — научный, образовательный и культурный центр мирового значения, неизменно входящий во все международные рейтинги вузов. В номинации взаимодействие с работодателями QS Graduate Employability 2018 СПбГУ занимает 20 место среди 400 ведущих вузов мира и является лучшим в России. В настоящее время СПбГУ реализует 418 образовательных программ, включающих самые современные направления подготовки и специальности. Сертификат об успешном окончании представленных онлайн-курсов дает 5 дополнительных баллов при поступлении на программы магистратуры и аспирантуры СПбГУ. St Petersburg University is the oldest university in Russia, founded in 1724. The University today is a world-class research, educational and cultural centre which is always included in all international rankings of world universities. St Petersburg University was ranked 20th in QS Graduate Employability Ranking 2018 among 400 leading universities in the world and is the best in Russia. At present, St Petersburg University offers 418 academic programmes, including the most advanced areas and fields of study. The certificate of successful completion of offered online courses gives five additional points when applying for master’s and doctoral programmes at St Petersburg University....

Sobre Programa de cursos integrados Просто о статистике (с использованием R)

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)

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 se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. 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.