Class Central is learner-supported. When you buy through links on our site, we may earn an affiliate commission.

Online Course

Основы статистики. Часть 3

Bioinformatics Institute via Stepik

(0)
7
Learn Machine Learning and AI - 9 months, online. Columbia Engineering Executive Education via EMERITUS AD

Taken this course? Share your experience with other students. Write review

Overview

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.

 

Syllabus

Подробнее о линейной регрессии


1.1 Общая информация о курсе


1.2 Введение


1.3 Линейность взаимосвязи


1.4 Логарифмическая трансформация переменных


1.5 Проблема гетероскедастичности


1.6 Мультиколлинеарность. Часть 1


1.7 Мультиколлинеарность. Часть 2


1.8 Практические задания на R

Смешанные регрессионные модели


2.1 Введение


2.2 Нарушение допущения о независимости наблюдений


2.3 Смешанные регрессионные модели. Реализация в R


2.4 Статистическая значимость, обобщённые модели и случайные эффекты


2.5 Практические задания на R

Введение в bootstrap

3.1 Складной нож (jackknife)


3.2 Bootstrap


3.3 Практические задания на R


3.4 Заключение

Taught by

Anatoliy Karpov, Ivan Ivanci and Polina Drozdova

Reviews for Stepik's Основы статистики. Часть 3 Based on 0 reviews

  • 5 star 0%
  • 4 star 0%
  • 3 star 0%
  • 2 star 0%
  • 1 star 0%

Did you take this course? Share your experience with other students.

Write a review

Class Central

Get personalized course recommendations, track subjects and courses with reminders, and more.

Sign up for free

Never stop learning Never Stop Learning!

Get personalized course recommendations, track subjects and courses with reminders, and more.

Sign up for free