Informações sobre o curso: Курс рассматривает способы и инструменты исследования статистических взаимосвязей между признаками. Вы научитесь оценивать, связаны ли признаки, а также делать обоснованные выводы о том, значима ли эта связь статистически. Связаны ли богатство и счастье, как связана потребительская активность людей с днем недели, способствует ли наличие аккаунта в социальных сетях популярности корпоративного сайта? На вопросы такого рода вы сможете ответить, пройдя этот курс. В первом модуле курса мы поговорим о статистических гипотезах, о способах их проверки и об основных статистических критериях, которые для этого разработаны. После этого мы рассмотрим практические инструменты выявления статистических взаимосвязей признаков, измеренных разными типами шкал, а также способы оценки значимости этих связей. Мы поговорим об основных коэффициентах взаимосвязи признаков, о том, как правильно выбрать коэффициент для решения конкретной задачи и покажем, как рассчитывать коэффициенты связи в статистических пакетах. В заключении мы подробно рассмотрим модель линейной регрессии, которая позволяет не только выявлять взаимосвязи между признаками, но и строить прогноз, и попрактикуемся в её построении.
Desenvolvido por: Universidade Estadual de Novosibirsk
Ministrado por: Ольга Ечевская, доцент, кандидат социологических наук
Кафедра общей социологии ЭФ НГУ
Ministrado por: Наталья Галанова, Специалист по анализу данных
Компания 2GIS
Ministrado por: Виктор Дёмин, Специалист по анализу данных, кандидат технических наук
Компания 2GIS
| Informações básicas | Curso 2 de 4 no Анализ данных Specialization |
| Nível | Intermediate |
| Compromisso | 5 недель обучения, 3-6 часов в неделю |
| Idioma | Russian |
| Como ser aprovado | Seja aprovado em todas as tarefas para concluir o curso. |
| Classificação do usuário |
Programa
SEMANA 1
Введение в статистические критерии
В этом модуле мы поговорим о логике проверки статистических гипотез. Вы узнаете, чем статистическая гипотеза отличается от "обычного предположения", какие бывают статистические гипотезы, и какие статистические критерии разработаны для их проверки. В результате вы научитесь формулировать статистические гипотезы для решения исследовательских задач, а также выбирать подходящие критерии для их проверки. Этот модуль создаёт основу для следующих модулей курса, в которых на примерах рассматривается применение разных статистических критериев.
6 vídeos, 8 leituras, 2 questionários de prática
- Vídeo: Вводная лекция: структура и содержание специализации
- Leyendo: О чём этот курс и как он устроен
- Leyendo: Дополнительные материалы по статистическим пакетам
- Leyendo: Данные, на которые мы опираемся и ссылаемся
- Vídeo: 1.1. Статистическая гипотеза
- Leyendo: 1.1. Статистическая гипотеза (презентация)
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Vídeo: 1.2. Статистические критерии
- Leyendo: 1.2. Статистические критерии (презентация)
- Vídeo: 1.3. Алгоритм проверки статистических гипотез
- Leyendo: 1.3. Алгоритм проверки статистических гипотез (презентация)
- Vídeo: 1.4. Свойства критериев
- Leyendo: 1.4. Свойства критериев (презентация)
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Vídeo: 1.5. Метод Монте-Карло
- Leyendo: 1.5. Метод Монте-Карло (презентация)
Nota atribuída: Введение в статистические критерии
SEMANA 2
Критерии согласия
В этом модуле мы разберем один из классов статистических критериев, которые позволяют проверять соответствие распределения признаков известным законам распределения. Форма распределения - не менее важное ограничение для применения статистических методов, чем тип шкалы, в которой измерен признак, и если не учитывать связанные с ней ограничения, можно сделать некорректные статистические выводы. Многие меры и методы работают только в том случае, если признак распределен в соответствии с известным законом (к примеру, имеет нормальное распределение). Пройдя этот модуль, вы научитесь определять такие соответствия.
8 vídeos, 6 leituras, 4 questionários de prática
- Vídeo: 2.1. Гипотеза о согласии
- Leyendo: 2.1. Гипотеза о согласии (презентация)
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Vídeo: 2.2. Критерий согласия Хи-квадрат
- Leyendo: 2.2. Критерий согласия Хи-квадрат (презентация)
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Vídeo: 2.3. Группирование данных
- Leyendo: 2.3. Группирование данных (презентация)
- Vídeo: 2.4. Критерий согласия Колмогорова — Смирнова
- Leyendo: 2. 4. Критерий согласия Колмогорова-Смирнова (презентация)
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Vídeo: 2.5. Критерии типа Омега
- Leyendo: 2.5. Критерии типа Омега (презентация)
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Vídeo: 2.6. Критерий Шапиро — Уилка
- Leyendo: 2.6. Критерий Шапиро-Уилка (презентация)
- Vídeo: 2.7. Практика 1. Построение критериев согласия в R
- Vídeo: 2.8. Построение критериев согласия в SPSS
Nota atribuída: Критерии согласия
SEMANA 3
Поиск взаимосвязей в данных и оценка их статистической значимости
В этом модуле мы поговорим о способах выявления статистических взаимосвязей. Рассмотрим методы, применимые для выявления взаимосвязей признаков в зависимости от шкалы измерения и формы распределения признака, научимся определять силу и значимость связей между признаками. Применение основных методов оценки взаимосвязей мы разберем на реальных данных; к примеру, проверим, что важнее для того, чтобы человек был удовлетворён жизнью: материальное благополучие или уважение окружающих. Кроме того, мы покажем, как рассчитывать основные коэффициенты связи в R и SPSS.
11 vídeos, 8 leituras, 3 questionários de prática
- Vídeo: 3.1. Понятие статистической взаимосвязи: идея и основные виды
- Leyendo: 3.1. Понятие статистической взаимосвязи: идея и основные виды (презентация)
- Vídeo: 3.2. Исследование взаимосвязей: разные шкалы — разные инструменты
- Leyendo: 3.2. Исследование взаимосвязей: разные шкалы - разные инструменты (презентация)
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Vídeo: 3.3. Линейные взаимосвязи между двумя признаками. Коэффициенты корреляции
- Leyendo: 3.3. Линейная взаимосвязь между двумя признаками. Коэффициенты корреляции (презентация)
- Vídeo: 3.3а. Коэффициенты ранговой корреляции
- Leyendo: 3.3а. Коэффициенты ранговой корреляции (презентация)
- Vídeo: 3.4. Проверка значимости коэффициентов корреляции
- Leyendo: 3.4. Проверка значимости коэффициентов корреляции (презентация)
- Vídeo: 3.5. Таблицы сопряженности: введение
- Leyendo: 3.5. Таблицы сопряженности: введение (презентация)
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Vídeo: 3.6. Исследование взаимосвязей при помощи критерия Хи-квадрат
- Leyendo: 3.6. Исследование взаимосвязей при помощи критерия Хи-квадрат (презентация)
- Vídeo: 3.7. Таблицы сопряжённости: исследование силы и характера взаимосвязи
- Leyendo: 3.7. Таблицы сопряжённости: исследование силы и характера взаимосвязи (презентация)
- Vídeo: 3.8. Пример исследования взаимосвязей на основе таблиц сопряженности
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Vídeo: 3.9. Практика 1. Вычисление коэффициента корреляции в R
- Vídeo: 3.10. Практика 2. Исследование взаимосвязей в SPSS: коэффициенты корреляции и таблицы сопряженности
Nota atribuída: Поиск взаимосвязей в данных и оценка их статистической значимости
SEMANA 4
Линейная регрессия
В заключительном модуле курса мы поговорим о модели линейной регрессии, которая позволяет не только делать вывод о связи между признаками, но и строить прогноз, т.е., рассчитать значение одного (зависимого) признака, зная значения других, определяющих его. Мы начнём с общей идеи модели, поговорим о возможностях и ограничениях инструмента, затем на примере пошагово разберём, как построить модель линейной регрессии, как оценить её качество, и как строить прогноз на основе построенной модели. Базовый пример модуля - модель, построенная на реальных данных, предоставленных компанией 2GIS.
11 vídeos, 9 leituras, 6 questionários de prática
- Vídeo: 4.1. Модель линейной регрессии: основная идея
- Leyendo: 4.1. Модель линейной регрессии: основная идея (презентация)
- Vídeo: 4.2. Типы данных
- Leyendo: 4.2. Типы данных (презентация)
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Vídeo: 4.3. Оценки параметров регрессии
- Leyendo: 4.3. Оценки параметров регрессии (презентация)
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Vídeo: 4.4. Оценка качества модели
- Leyendo: 4.4. Оценка качества модели (презентация)
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Vídeo: 4.5. Отбор значимых признаков
- Leyendo: 4.5. Отбор значимых признаков (презентация)
- Vídeo: 4.6. Мультиколлинеарность
- Leyendo: Презентация: 4.6. Мультиколлинеарность
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Vídeo: 4.7. Гетероскедастичность
- Leyendo: 4.7. Гетероскедастичность (презентация)
- Cuestionario de práctica: 4.7. Гетероскедастичность
- Vídeo: 4.8. Проверка предположений о модели
- Leyendo: 4.8. Проверка предположений о модели (презентация)
- Vídeo: 4.9. Прогноз
- Leyendo: 4.9. Прогноз (презентация)
- Cuestionario de práctica: Вопросы для самопроверки
- Vídeo: 4.10. Практика 1. Линейная регрессия в R
- Vídeo: 4.11. Практика 2. Линейная регрессия в SPSS
Nota atribuída: Линейная регрессия
SEMANA 5
Итоговое задание
В заключительном модуле курса мы предлагаем вам самостоятельно построить регрессионную модель на реальных данных, предоставленных компанией 2GIS. Сначала пройдите итоговый тест и проверьте, насколько хорошо вы освоили материалы курса. Затем внимательно прочитайте инструкции и выполните проект с применением полученных знаний. Не забывайте, что всегда в вашем расположении форум, где вы можете обсудить задание с сокурсниками и задать вопросы, если что-то осталось непонятным.
1 leitura
- Leyendo: Данные для выполнения задания
Nota atribuída: Итоговый тест
Nota atribuída: Взаимооцениваемое задание
Perguntas frequentes
Como funciona
Trabajo del curso
Cada curso es como un libro de texto interactivo, con videos pregrabados, cuestionarios y proyectos.
Ayuda de tus compañeros
Conéctate con miles de estudiantes y debate ideas y materiales del curso, y obtén ayuda para dominar los conceptos.
Certificados
Obtén reconocimiento oficial por tu trabajo y comparte tu éxito con amigos, compañeros y empleadores.
Desenvolvedores
Universidade Estadual de Novosibirsk
Novosibirsk State University (NSU) is a research university located in Novosibirsk Akademgorodok, the world-famous scientific center in Siberia. 80% of NSU teachers are active researchers affiliated with the Russian Academy of Sciences; therefore education is closely linked to world-class science: our students get first-hand knowledge about scientific discoveries before they are published.
Nearly 6000 students (including international students from 37 countries) are enrolled at undergraduate and graduate programs offered by 13 departments. The leading areas of NSU expertise are natural sciences, life sciences, physics, math, IT, and more.
Custo
| Comprar curso | |
|---|---|
| Acesso aos materiais do curso | Disponível |
| Acesso a materiais valendo nota | Disponível |
| Receba uma nota final | Disponível |
| Obtenha um Certificado de Curso compartilhável | Disponível |
Classificações e avaliações
O Coursera proporciona acesso universal à melhor educação do mundo fazendo parcerias com as melhores universidades e organizações para oferecer cursos on-line.
© 2018 Coursera Inc. Todos os direitos reservados.
АГ
супер! но очень много видео!( и тесты непростые, но с другой стороны - это прекрасно!