Informações sobre o curso
5.0
25 classificações
5 avaliações
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: 5 недель по 5-6 часов...
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: 5 недель по 5-6 часов...
Idiomas disponíveis

Russo

Legendas: Russo

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Horas para completar
1 hora para concluir

Приветственный модуль

...
Reading
2 videos (Total 4 min), 7 leituras
Video2 videos
Приветственное видео2min
Reading7 leituras
О команде курса10min
Давайте познакомимся!10min
Использованная автором литература10min
Рекомендуемая литература по курсу10min
Язык статистики10min
Файлы для практических заданий Flats_test и ЕГЭ_test10min
Файлы с данными, использованными в лекциях10min
Horas para completar
2 horas para concluir

Модуль 1. Знакомство с пакетом R

В этом модуле слушатели познакомятся с пакетом R и основными принципами работы в пакете. Если Вы уже владеете основными навыками программирования в R или не планируете выбирать этот пакет для проведения своих исследований, то данный модуль можно пропустить и перейти к следующему....
Reading
11 videos (Total 121 min)
Video11 videos
Введение в R11min
Рабочее пространство в R11min
Типы и структуры данных12min
Последовательности, векторы11min
Матрицы11min
Списки, массивы, факторы14min
Объекты типа data.frame13min
Импорт данных из текстового файла в R10min
Экспорт данных в текстовый файл из R10min
Экспорт данных из файла Excel11min
Semana
2
Horas para completar
5 horas para concluir

Модуль 2. Введение. Предварительная обработка данных. Оценки параметров. Описательные статистики

В этом модуле мы познакомимся с предметом статистики, основными статистическими пакетами, которые будут использованы в курсе для реализации изученных методов. Будут обозначены основные этапы статистического анализа. Мы поговорим о разных типах данных, об их предварительной обработке и «чистке», научимся представлять выборки и оценивать их основные числовые характеристики....
Reading
11 videos (Total 120 min), 7 leituras, 2 testes
Video11 videos
Измерительные шкалы24min
Работа с распределениями, начало работы в R7min
Гистограммы и квантильные графики в R9min
Диаграмма рассеяния, диаграмма размаха в R12min
Основные числовые характеристики в SPSS11min
Гистограммы, диаграммы размаха, диаграммы рассеяния в SPSS14min
Генерация равномерного распределения в Statistica. Оценка числовых характеристик9min
Генерация нормального распределения в Statistica. Оценка числовых характеристик10min
Импорт данных из файла Excel в Statistica. Оценка числовых характеристик12min
Обработка выбросов в Statistica5min
Reading7 leituras
Введение в статистику (презентация)10min
Измерительные шкалы и типы данных (презентация)10min
Генеральная и выборочная совокупность. Способы представления выборок (презентация)10min
Оценка параметров (презентация)10min
Числовые характеристики выборки (презентация)10min
Интервальное оценивание (презентация)10min
Обзор пакетов для статистической обработки данных (презентация с таблицей)10min
Quiz2 exercícios práticos
Тест на проверку теории по модулю 220min
Практическое задание к модулю 214min
Semana
3
Horas para completar
4 horas para concluir

Модуль 3. Проверка статистических гипотез. Сравнение групп. Параметрические и непараметрические критерии

В этом модуле мы познакомимся с понятием статистической гипотезы и алгоритмом проверки гипотез, изучим параметрические и непараметрические критерии сравнения выборок, научимся выявлять статистические отличия между двумя и более группами....
Reading
10 videos (Total 102 min), 4 leituras, 3 testes
Video10 videos
Критерии нормальности в R8min
Параметрические и непараметрические критерии сравнения двух групп в R14min
Непараметрические критерии сравнения нескольких групп в R8min
Пример в R. Анализ цен за аренду квартир8min
Параметрические и непараметрические критерии сравнения двух групп в SPSS12min
Непараметрические критерии сравнения нескольких групп в SPSS9min
Критерии нормальности в Statistica11min
Параметрические и непараметрические критерии сравнения двух групп в Statistica16min
Непараметрические критерии сравнения нескольких групп в Statistica9min
Reading4 leituras
Проверка статистических гипотез (презентация)10min
Критерии нормальности (презентация)10min
Параметрические критерии сравнения групп (презентация)10min
Непараметрические критерии сравнения групп (презентация)10min
Quiz3 exercícios práticos
Тест к модулю 320min
Практическое задание 1 к модулю 314min
Практическое задание 2 к модулю 332min
Semana
4
Horas para completar
3 horas para concluir

Модуль 4. Корреляционный анализ

В данном модуле мы познакомимся с понятием корреляции, изучим основные корреляционные коэффициенты, применяемые для выявления связей между переменными различных типов (количественными, порядковыми, качественными). Научимся выявлять статистически значимые связи и оценивать степень тесноты статистической связи между исследуемыми величинами с применением пакетов прикладных программ....
Reading
9 videos (Total 88 min), 3 leituras, 2 testes
Video9 videos
Парный коэффициент корреляции Пирсона в Statistica17min
Ранговая корреляция в Statistica12min
Количественная корреляция в SPSS8min
Ранговая корреляция в SPSS6min
Корреляция в R12min
Анализ таблиц сопряженности в R15min
Анализ таблиц сопряженности в SPSS3min
Анализ таблиц сопряженности в Statistica8min
Reading3 leituras
Корреляционный анализ количественных данных. Парный коэффициент корреляции Пирсона (презентация)10min
Ранговая корреляция (презентация)10min
Корреляционный анализ категоризованных данных. Анализ таблиц сопряженности (презентация)10min
Quiz2 exercícios práticos
Тест к модулю 420min
Практическое задание к модулю 420min

Instrutores

Avatar

Кабанова Татьяна Валерьевна

Институт прикладной математики и компьютерных наук

Sobre National Research Tomsk State University

National Research Tomsk State University is the largest classical university in the Asian part of Russia. For over 135 years TSU has been training the scientific and managerial elite, based on the integration of academic process and fundamental scientific research. It is a renowned center of education, science, innovations and attraction for creative talents, a generator of advanced ideas, and a paragon of adherence to the best traditions of Russian higher education. There are 23 departments and learning institutes, 1 University branch, Institute of Distance Education, Institute of Innovations in Education operating at TSU, and more than 17,000 students studying at the University, with 135 subject areas and specialties to choose from. TSU offers 136 Master’s programmes in 55 areas of academic studies and counting. The number of international students is constantly increasing, now with more than 1300 TSU students coming from countries such as the USA, UK, Germany, France, Australia, Italy, Poland, Mongolia, China, Vietnam, Korea, Columbia, Turkey and others....

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.