EMBER_CLI_FASTBOOT_BODY

Основы статистики

The course meets the formal recommendations of Stepik
Video Player is loading.
Current Time 0:00
/
Duration 0:00
Loaded: 0%
Progress: 0%
Stream Type LIVE
Remaining Time -0:00
 
1x
Play
To watch this video please visit https://stepik.org/lesson//step/

About the course

В рамках трехнедельного курса рассматриваются подходы к описанию получаемых в исследованиях данных, основные методы и принципы статистического анализа, интерпретация и визуализация получаемых результатов. Слушатели познакомятся с такими методами статистического анализа как дисперсионный, регрессионный и кластерный анализ. Мы научимся сравнивать группы между собой, рассчитывать коэффициенты корреляции и строить регрессионные уравнения.
Основной акцент делается на математических идеях, интуиции и логике, которые обуславливают методы и расчетные формулы. Изученный материал будет применим для решения широкого круга задач, возникающих в рамках исследовательской работы практически любого направления.

Курс подготовлен на базе программы Института биоинформатики.

Instructors

  1. 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 data scientist in VK the biggest social network in Russia. I am also a lecturer on biostatistics and R programming in the Bioinformatics Institute.

Reviews

Iva Nova February 21, 2019 link
4
Мне понравился курс, взяла его чтобы освежить свои знания статистики. Спасибо!
5
Выражаю огромную благодарность создателям курса в первую очередь за то, что курс позволяет перестать бояться матстатистики и снять этот внутренний блок "у меня не получится, я плох в математике".
Nadezhda Guseva February 17, 2019 link
5
Хочется удвоить количество звездочек! Превосходный курс, огромное спасибо Анатолию Карпову. До курса владела методиками подсчета большинства статистик, но работала как обезьяна - нажимала кнопочки, совершенно не понимая, что и зачем я делаю. А теперь я чувствую себя человеком, который понимает, для чего существует тот или иной инструмент. Хочется продолжения.
Play
To watch this video please visit https://stepik.org/lesson//step/
4.9 All reviews

Курс знакомит слушателей с основными понятиями и методами математической статистики. В течение трех недель мы рассмотрим наиболее широко используемые статистические методы и принципы, стоящие за ними. Полученных знаний будет достаточно для решения широкого круга задач, возникающих в рамках исследовательской работы.

Workload:
3-4 часа в неделю
Expected time to complete:
9 hours
Language:
Русский
Certificate:
Институт биоинформатики
Certificate details
Certificate condition: 85 points
With distinction: 105 points

About the course

В рамках трехнедельного курса рассматриваются подходы к описанию получаемых в исследованиях данных, основные методы и принципы статистического анализа, интерпретация и визуализация получаемых результатов. Слушатели познакомятся с такими методами статистического анализа как дисперсионный, регрессионный и кластерный анализ. Мы научимся сравнивать группы между собой, рассчитывать коэффициенты корреляции и строить регрессионные уравнения.
Основной акцент делается на математических идеях, интуиции и логике, которые обуславливают методы и расчетные формулы. Изученный материал будет применим для решения широкого круга задач, возникающих в рамках исследовательской работы практически любого направления.

Курс подготовлен на базе программы Института биоинформатики.

Requirements

Курс вводный и рассчитан на слушателей, не обладающих специализированными знаниями в области математики. Он подойдет как тем, кто только начинают познавать тонкости математической статистики, так и тем, у кого уже есть некоторый опыт обработки и анализа данных.

Target audience

Студенты и научные работники всех специальностей, школьники старших классов.

This course is entirely free. All content is available now.