Informações sobre o curso

3,189 visualizações recentes

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 16 horas para completar

Russo

Legendas: Russo

Habilidades que você terá

Logistic RegressionR ProgrammingGeneralized Linear ModelPoisson RegressionModel Selection

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 16 horas para completar

Russo

Legendas: Russo

oferecido por

Logotipo de Universidade Estadual de São PetersburgoUniversidade Estadual de São Petersburgo

Universidade Estadual de São PetersburgoUniversidade Estadual de São Petersburgo

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

4 horas para concluir

Знакомство с обобщенными линейными моделями

4 horas para concluir
14 vídeos (Total 117 mín.), 2 leituras, 1 teste
14 videos
Зоопарк распределений15min
Обобщенные линейные модели12min
GLM с нормальным распределением отклика5min
Пример -- питательная ценность икры7min
Подбор GLM c нормальным распределением отклика в R7min
Разновидности остатков обобщенных линейных моделях5min
Диагностика GLM с нормальным распределением отклика9min
Тестирование значимости коэффициентов при помощи критерия Вальда6min
Работаем с логарифмами правдоподобий. Анализ девиансы9min
Анализ девиансы в R9min
Качество подгонки GLM4min
Визуализация GLM12min
Что мы знаем и что будет дальше?5min
2 leituras
Обзор курса10min
Знакомство с обобщенными линейными моделями10min
Semana
2

Semana 2

3 horas para concluir

Проблема выбора модели

3 horas para concluir
11 vídeos (Total 59 mín.), 1 leitura, 1 teste
11 videos
Проблема выбора в действии10min
Третий путь: несколько равноправных моделей3min
Информационные критерии7min
Вычисление AIC вручную3min
AIC в действии6min
Сопоставление моделей-кандидатов2min
Блеск и нищета выбора моделей4min
В саду расходящихся тропок8min
Выбор моделей на краю пропасти4min
Что мы знаем и что будет дальше?4min
1 leituras
Проблема выбора модели10min
Semana
3

Semana 3

4 horas para concluir

Обобщенные линейные модели для счетных данных

4 horas para concluir
9 vídeos (Total 80 mín.), 1 leitura, 1 teste
9 videos
Пример - гадючий лук и опылители13min
Опасности моделирования счетных величин при помощи обычной регрессии10min
GLM с Пуассоновским распределением отклика10min
Диагностика моделей с Пуассоновским распределением отклика12min
Квазипуассоновские модели6min
GLM с отрицательным биномиальным распределением отклика10min
Описание и визуализация модели4min
Что мы знаем и что будет дальше?3min
1 leituras
Обобщенные линейные модели для счетных данных10min
Semana
4

Semana 4

5 horas para concluir

Обобщенные линейные модели с бинарным откликом

5 horas para concluir
11 vídeos (Total 71 mín.), 1 leitura, 2 testes
11 videos
Пример – морские звезды и мидии6min
Простой линейной регрессией не обойтись3min
Логистическая кривая6min
Шансы и логиты4min
Немного алгебры: Логиты в качестве зависимой переменной7min
Вернемся к морским звездам и мидиям8min
Смысл коэффициентов в моделях с бинарным откликом15min
Диагностика модели с бинарным откликом6min
Визуализация модели7min
Что мы знаем и что будет дальше?3min
1 leituras
Обобщенные линейные модели с бинарным откликом10min

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.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.