YoVDO

Основы статистики. Часть 3

Offered By: Bioinformatics Institute via Stepik

Tags

Statistics & Probability Courses R Programming Courses Bootstrap Courses Regression Analysis Courses Hypothesis Testing Courses Statistical Analysis Courses

Course Description

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

Tags

Related Courses

Statistics One
Princeton University via Coursera
Intro to Statistics
Stanford University via Udacity
Structural Equation Model and its Applications | 结构方程模型及其应用 (普通话)
The Chinese University of Hong Kong via Coursera
Statistics in Medicine
Stanford University via Stanford OpenEdx
Análisis Estadístico Básico con SPSS
Universidad de Cantabria via Miríadax