Курс на Stepik
Обложка курса «Основы статистики» на Stepik
Бесплатно

Основы статистики ★ 4.906

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс знакомит слушателей с основными понятиями и методами математической статистики. В течение трех недель мы рассмотрим наиболее широко используемые статистические методы и принципы, стоящие за ними. Полученных знаний будет достаточно для решения широкого круга задач, возникающих в рамках исследовательской работы.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Основы статистики»Учеников на курсе 321 625
Сертификаты, выданные на курсе «Основы статистики»Сертификатов выдано 59 085
Отзывы о курсе «Основы статистики»Отзывов получено 5 943
Рейтинг курса «Основы статистики»Рейтинг курса 4.906
Уроки в курсе «Основы статистики»Количество уроков 29
Тесты в курсе «Основы статистики»Количество квизов 105
Время прохождения курса «Основы статистики»Время прохождения курса —
Обновления курса «Основы статистики»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Основы статистики»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Основы статистики»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Основы статистики» 3 раздела Уроки в курсе «Основы статистики» 29 уроков Тесты в курсе «Основы статистики» 105 тестов Время прохождения курса «Основы статистики» 7 ч. Последнее обновление курса «Основы статистики» обн. 26 апреля 2026

1. Введение

10 уроков
Открытый
1.1 Общая информация о курсе ↗
316 438
185 969
5м 56с
4708
Открытый
1.2 Генеральная совокупность и выборка ↗
219 604
178 138
8м 6с
3109
Открытый
1.3 Типы переменных. Количественные и номинативные переменные ↗
191 619
162 526
7м 42с
2279
Открытый
1.4 Меры центральной тенденции ↗
174 025
149 284
15м 38с
2783
Открытый
1.5 Меры изменчивости ↗
157 339
134 008
17м 11с
2630
Открытый
1.6 Квартили распределения и график box-plot ↗
143 088
122 354
11м 3с
1778
Открытый
1.7 Нормальное распределение ↗
137 706
116 890
19м 34с
2245
Открытый
1.8 Центральная предельная теорема ↗
127 243
76 211
16м 54с
2064
Открытый
1.9 Доверительные интервалы для среднего ↗
118 873
96 981
14м 36с
1793
Открытый
1.10 Идея статистического вывода, p-уровень значимости ↗
112 939
89 439
26м 36с
2582

2. Сравнение средних

7 уроков
Открытый
2.1 T-распределение ↗
106 657
81 666
18м 5с
2396
Открытый
2.2 Сравнение двух средних; t-критерий Стьюдента ↗
91 862
41 828
30м 10с
1777
Открытый
2.3 Проверка распределения на нормальность, QQ-Plot ↗
83 926
68 583
17м 8с
709
Открытый
2.4 Однофакторный дисперсионный анализ ↗
80 069
62 805
28м 44с
1417
Открытый
2.5 Множественные сравнения в ANOVA ↗
74 096
60 327
17м 0с
1296
Открытый
2.6 Многофакторный ANOVA ↗
70 814
56 277
19м 53с
1282
Открытый
2.7 АБ тесты и статистика ↗
53 441
47 757
2м 39с
1082

3. Корреляция и регрессия

12 уроков
Открытый
3.1 Понятие корреляции ↗
76 380
57 057
21м 31с
1678
Открытый
3.2 Условия применения коэффициента корреляции ↗
66 928
59 235
15м 50с
1480
Открытый
3.3 Регрессия с одной независимой переменной ↗
66 866
51 683
16м 30с
1097
Открытый
3.4 Гипотеза о значимости взаимосвязи и коэффициент детерминации ↗
63 081
53 891
11м 16с
1058
Открытый
3.5 Условия применения линейной регрессии с одним предиктором ↗
61 054
55 717
10м 34с
1047
Открытый
3.6 Применение регрессионного анализа и интерпретация результатов ↗
60 427
50 084
15м 2с
1089
Открытый
3.7 Задача предсказания значений зависимой переменной ↗
58 684
48 923
9м 47с
1023
Открытый
3.8 Регрессионный анализ с несколькими независимыми переменными ↗
59 097
45 482
22м 21с
1168
Открытый
3.9 Выбор наилучшей модели ↗
57 298
44 475
21м 21с
1363
Открытый
3.10 Классификация: логистическая регрессия и кластерный анализ ↗
57 530
48 375
11м 22с
1132
Открытый
3.11 GLM и продвинутые темы ↗
39 213
34 572
1м 36с
394
Открытый
3.12 Заключение ↗
55 357
30 903
1м 29с
3529