EMBER_CLI_FASTBOOT_BODY

Основы статистики. Часть 3

В данном курсе мы продолжаем наш разговор об анализе данных. В курсе более подробно рассматриваются темы в области регрессионного анализа, разбираются такие важные вопросы как повторные измерения в статистике и смешанные регрессионные модели.
3 - 4 часа в неделю
Certificate Stepik

About this course

В данном курсе мы завершаем введение в наиболее распространенные методы анализа данных. Мы подробнее разберем методы регрессионного анализа, уделив особое внимание методам диагностики регрессионных моделей. Познакомимся с такими продвинутыми методами как смешанные регрессионные модели, узнаем что такое bootstrap и как его применять для проверки гипотез. Помимо теоретических заданий слушателей ожидают практические задачи, которые необходимо выполнять, используя язык программирования R. Данный курс будет полезен как для слушателей из академических, так и из прикладных областей.

Who is this course for

Студенты и научные работники всех специальностей, школьники старших классов.

Для успешного прохождения курса потребуются знания статистики на уровне курса Основы статистики и Основы статистики. Часть два. Мы также настоятельно рекомендуем познакомиться с основами работы в R перед началом прохождения данного курса. В этом вам могут помочь курсы: Анализ данных в R, Анализ данных в R. Часть два и Основы программирования в R.

Meet the Instructors

User picture
Anatoliy Karpov
Saint Petersburg State University, Bioinformatics Institute, VK
I graduated from St. Petersburg State University. As a cognitive psychologist I studied processes of human learning. My interest in the application of computational methods in psychology led me to the field of statistics, programming and machine learning. Now I am a…
User picture
Иван Иванчей
Выпускник факультета психологии СПбГУ, научный сотрудник СПбГУ. Специализируется на экспериментальном исследовании и вычислительном моделировании когнитивных процессов человека.
User picture
Polina Drozdova
Graduated from St. Petersburg State University (PhD in genetics) and Bioinformatics Institute. Образование: СПбГУ (к.б.н., специальность генетика), Институт биоинформатики.

Current affiliations: Institute of Biology at Irkutsk State University; St. Petersburg State Univeristy (PhD student). Programs in R and Python.

Сотрудник НИИ Биологии «ИГУ», аспирант СПбГУ. Языки программирования: R, Python.

User picture
Arseny Moskvichev
СПбГУ инженер-исследователь. Выпускник (магистр) биологического и психологического (бакалавр) факультета СПбГУ.
Круг интересов: когнитивная психология, нейронаука, анализ данных, статистика, machile learning. Что связывает эти разрозненные, казалось бы, темы? Обучение. В области когнитивной психологии меня интересует, как учатся люди, в области computer science - какие…

Course content

Подробнее о линейной регрессии
  1.  
     
  2.  
     
  3.  
     
  4.  
     
  5.  
     
  6.  
     
  7.  
     
  8.  
     
Смешанные регрессионные модели
Введение в bootstrap

Certificate

Институт биоинформатики

Learners' reviews

спасибо за хороший курс. ждем продолжения.
Очень хорошо, но мало!
Довольно логичное продолжение первых 2 курсов. Здесь уже практически нет новых статистик, моделей и критериев, а прежде всего учат справляться с проблемами "реального" мира, где данные не всегда так идеальны для исследований. Для меня, человека, не знающего R вторая часть была местами скучноватой, но первая и третья всё сглаживают.

Share this course