Курс на Stepik
Обложка курса «Copy of Основы статистики. Часть 2» на Stepik
Бесплатно

Copy of Основы статистики. Часть 2 ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс продолжает знакомить слушателей с основными понятиями и методами статистики. Курс затронет такие темы, как анализ номинативных данных, непараметрические критерии и методы понижения размерности.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Copy of Основы статистики. Часть 2»Учеников на курсе 18
Сертификаты, выданные на курсе «Copy of Основы статистики. Часть 2»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Copy of Основы статистики. Часть 2»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Copy of Основы статистики. Часть 2»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Copy of Основы статистики. Часть 2»Количество уроков 24
Тесты в курсе «Copy of Основы статистики. Часть 2»Количество квизов 74
Задачи с кодом в курсе «Copy of Основы статистики. Часть 2»Количество задач с кодом 22
Время прохождения курса «Copy of Основы статистики. Часть 2»Время прохождения курса —
Обновления курса «Copy of Основы статистики. Часть 2»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Copy of Основы статистики. Часть 2»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Copy of Основы статистики. Часть 2»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Copy of Основы статистики. Часть 2» 3 раздела Уроки в курсе «Copy of Основы статистики. Часть 2» 24 урока Тесты в курсе «Copy of Основы статистики. Часть 2» 74 теста Задачи в курсе «Copy of Основы статистики. Часть 2» 22 задачи Время прохождения курса «Copy of Основы статистики. Часть 2» 22 ч. Последнее обновление курса «Copy of Основы статистики. Часть 2» обн. 6 лет назад

1. Анализ номинативных данных

9 уроков
Открытый
1.1 Общая информация о курсе ↗
30
2
6м 53с
181
Открытый
1.2 Постановка задачи ↗
18
9
13м 1с
1
Открытый
1.3 Расстояние Пирсона ↗
25
8
26м 3с
1
Открытый
1.4 Распределение Хи-квадрат Пирсона ↗
25
9
27м 3с
190
Открытый
1.5 Расчет p-уровня значимости ↗
26
6
38м 19с
171
Открытый
1.6 Анализ таблиц сопряженности ↗
22
6
20м 21с
112
Открытый
1.7 Анализ таблиц сопряженности. Продолжение ↗
18
6
41м 8с
151
Открытый
1.8 Точный критерий Фишера ↗
31
8
22м 39с
125
Открытый
1.9 Практические задания на R ↗
26
1
263м 32с
82

2. Логистическая регрессия и непараметрические методы

8 уроков
Открытый
2.1 Логистическая регрессия. Постановка задачи. ↗
12
0
109м 52с
112
Открытый
2.2 Модель без предикторов. Intercept only model ↗
1
0
21м 19с
96
Открытый
2.3 Модель с одним номинативным предиктором ↗
1
0
36м 41с
123
Открытый
2.4 Модель с двумя номинативными предикторами ↗
3
0
32м 41с
69
Открытый
2.5 Взаимодействие номинативных предикторов ↗
11
0
56м 40с
130
Открытый
2.6 Когда нужно использовать непараметрические методы и почему? ↗
13
0
25м 58с
89
Открытый
2.7 Непараметрические методы. Продолжение. ↗
8
0
19м 3с
162
Открытый
2.8 Практические задания на R ↗
10
0
254м 15с
46

3. Кластерный анализ и метод главных компонент

7 уроков
Открытый
3.1 Кластерный анализ методом k - средних ↗
24
5
37м 53с
125
Открытый
3.2 Может ли кластерный анализ "ошибаться"? ↗
15
4
12м 52с
66
Открытый
3.3 Как определить оптимальное число кластеров? ↗
18
4
31м 28с
92
Открытый
3.4 Иерархическая кластеризация ↗
14
4
21м 41с
75
Открытый
3.5 Введение в метод анализа главных компонент ↗
12
4
33м 31с
123
Открытый
3.6 Практические задания на R ↗
15
1
198м 47с
46
Открытый
3.7 Заключение ↗
3
1
1м 56с
103