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 19
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

Анализ номинативных данных

9 уроков
1. Общая информация о курсе
2. Постановка задачи
3. Расстояние Пирсона
4. Распределение Хи-квадрат Пирсона
5. Расчет p-уровня значимости
6. Анализ таблиц сопряженности
7. Анализ таблиц сопряженности. Продолжение
8. Точный критерий Фишера
9. Практические задания на R

Логистическая регрессия и непараметрические методы

8 уроков
1. Логистическая регрессия. Постановка задачи.
2. Модель без предикторов. Intercept only model
3. Модель с одним номинативным предиктором
4. Модель с двумя номинативными предикторами
5. Взаимодействие номинативных предикторов
6. Когда нужно использовать непараметрические методы и почему?
7. Непараметрические методы. Продолжение.
8. Практические задания на R

Кластерный анализ и метод главных компонент

7 уроков
1. Кластерный анализ методом k - средних
2. Может ли кластерный анализ "ошибаться"?
3. Как определить оптимальное число кластеров?
4. Иерархическая кластеризация
5. Введение в метод анализа главных компонент
6. Практические задания на R
7. Заключение