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, Vkontakte
    I graduated from St. Petersburg State University (SPSU). 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 Vkontakte the biggest social network in Russia. I am also a lecturer on biostatistics and R programming in the Bioinformatics Institute.

Reviews

Александр November 16, 2018 link
5
Курс Бомба! Анатолий объясняет, как никто другой - просто, доступно и интересно!!! Задания позволяют определиться для себя, понятна тема или нужно еще раз повторить урок. Спасибо!
Andriy November 15, 2018 link
5
20 лет назад учил статистику, когда был студентом матфака. Всё забыл! И я не вспомнил, а заново узнал :) Своей увлеченностью предметом Вы увлекаете и остальных. Это классно. Спасибо, Анатолий!
5
Советую однозначно. По незнанию начала проходить курс Анализ данных в R, пройдя половину, решила перейти на этот курс. И все стало понятно) Понравились задания, что объясняют доступно на примерах. Спасибо Анатолию Карпову за такой отличный курс.
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/
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.