Stepik Основы статистики. Часть 3
О курсе
Подробнее
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.
Обратите, пожалуйста, внимание, что данный курс был записан почти 10 лет назад, поэтому материал немного устарел и содержит ряд неточностей. Также некоторые формулировки являются недостаточно корректными.
Требования
Что нужно для старта
- 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.
Аудитория
Для кого этот курс
- Студенты и научные работники всех специальностей, школьники старших классов.
Содержание
3 занятияПрограмма курса
№ТемаЧто внутри
01Подробнее о линейной регрессии
- Общая информация о курсе
- Введение
- Линейность взаимосвязи
- Логарифмическая трансформация переменных
- Проблема гетероскедастичности
- Мультиколлинеарность. Часть 1
- Мультиколлинеарность. Часть 2
- Практические задания на R
02Смешанные регрессионные модели
- Введение
- Нарушение допущения о независимости наблюдений
- Смешанные регрессионные модели. Реализация в R
- Статистическая значимость, обобщённые модели и случайные эффекты
- Практические задания на R
03Введение в bootstrap
- Складной нож (jackknife)
- Bootstrap
- Практические задания на R
- Заключение
01Подробнее о линейной регрессии
- Общая информация о курсе
- Введение
- Линейность взаимосвязи
- Логарифмическая трансформация переменных
- Проблема гетероскедастичности
- Мультиколлинеарность. Часть 1
- Мультиколлинеарность. Часть 2
- Практические задания на R
02Смешанные регрессионные модели
- Введение
- Нарушение допущения о независимости наблюдений
- Смешанные регрессионные модели. Реализация в R
- Статистическая значимость, обобщённые модели и случайные эффекты
- Практические задания на R
03Введение в bootstrap
- Складной нож (jackknife)
- Bootstrap
- Практические задания на R
- Заключение
Документ после выпуска
Институт биоинформатики
Организатор
Автор курса
Мнения учеников
Отзывы о курсе
Оставьте отзыв
Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.
Оставьте заявку
Консультант ответит на вопросы о курсе «Основы статистики. Часть 3» и поможет разобраться в деталях обучения.
Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
Направления:Математика
Информация обновлена 14 сентября 2026 г.
Продолжить выбор
Похожие курсы
Начать без затрат
