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

Основы статистики. Часть 2 4.884

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 «Основы статистики. Часть 2»Учеников на курсе 70 204
Сертификаты, выданные на курсе «Основы статистики. Часть 2»Сертификатов выдано 9 092
Отзывы о курсе «Основы статистики. Часть 2»Отзывов получено 613
Рейтинг курса «Основы статистики. Часть 2»Рейтинг курса 4.884
Уроки в курсе «Основы статистики. Часть 2»Количество уроков 24
Тесты в курсе «Основы статистики. Часть 2»Количество квизов 74
Задачи с кодом в курсе «Основы статистики. Часть 2»Количество задач с кодом 22
Время прохождения курса «Основы статистики. Часть 2»Время прохождения курса
Обновления курса «Основы статистики. Часть 2»Обновления курса
Дата публикации курса «Основы статистики. Часть 2»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Основы статистики. Часть 2»Последнее обновление
Сложность normal

Содержание курса

Разделы в курсе «Основы статистики. Часть 2» 3 раздела Уроки в курсе «Основы статистики. Часть 2» 24 урока Тесты в курсе «Основы статистики. Часть 2» 74 теста Задачи в курсе «Основы статистики. Часть 2» 22 задачи Время прохождения курса «Основы статистики. Часть 2» 13 ч. Последнее обновление курса «Основы статистики. Часть 2» обн. 26 апреля 2026

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