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

Online Course

Основы статистики

Bioinformatics Institute via Stepik

(0)
12
9 Months, Online Machine Learning & AI Diploma Columbia Engineering Executive Education via EMERITUS AD

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

Overview

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.

Syllabus

Введение


1.1 Общая информация о курсе


1.2 Генеральная совокупность и выборка


1.3 Типы переменных. Количественные и номинативные переменные


1.4 Меры центральной тенденции


1.5 Меры изменчивости


1.6 Квартили распределения и график box-plot


1.7 Нормальное распределение


1.8 Центральная предельная теорема


1.9 Доверительные интервалы для среднего


1.10 Идея статистического вывода, p-уровень значимости

Сравнение средних


2.1 T-распределение


2.2 Сравнение двух средних; t-критерий Стьюдента


2.3 Проверка распределения на нормальность, QQ-Plot


2.4 Однофакторный дисперсионный анализ


2.5 Множественные сравнения в ANOVA


2.6 Многофакторный ANOVA

Корреляция и регрессия


3.1 Понятие корреляции


3.2 Условия применения коэффициента корреляции


3.3 Регрессия с одной независимой переменной


3.4 Гипотеза о значимости взаимосвязи и коэффициент детерминации


3.5 Условия применения линейной регрессии с одним предиктором


3.6 Применение регрессионного анализа и интерпретация результатов


3.7 Задача предсказания значений зависимой переменной


3.8 Регрессионный анализ с несколькими независимыми переменными


3.9 Выбор наилучшей модели


3.10 Классификация: логистическая регрессия и кластерный анализ


3.11 Заключение

Taught by

Anatoliy Karpov

Reviews for Stepik's Основы статистики 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