Курс на Stepik
Обложка курса «Основы статистики. Часть 3» на Stepik
Бесплатно

Основы статистики. Часть 3 ★ 4.184

Открыть на
STEPIK.ORG

В данном курсе мы продолжаем наш разговор об анализе данных. В курсе более подробно рассматриваются темы в области регрессионного анализа, разбираются такие важные вопросы как повторные измерения в статистике и смешанные регрессионные модели.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Основы статистики. Часть 3»Учеников на курсе 35 426
Сертификаты, выданные на курсе «Основы статистики. Часть 3»Сертификатов выдано 2 150
Отзывы о курсе «Основы статистики. Часть 3»Отзывов получено 179
Рейтинг курса «Основы статистики. Часть 3»Рейтинг курса 4.184
Уроки в курсе «Основы статистики. Часть 3»Количество уроков 17
Тесты в курсе «Основы статистики. Часть 3»Количество квизов 33
Задачи с кодом в курсе «Основы статистики. Часть 3»Количество задач с кодом 13
Время прохождения курса «Основы статистики. Часть 3»Время прохождения курса —
Обновления курса «Основы статистики. Часть 3»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Основы статистики. Часть 3»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Основы статистики. Часть 3»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Основы статистики. Часть 3» 3 раздела Уроки в курсе «Основы статистики. Часть 3» 17 уроков Тесты в курсе «Основы статистики. Часть 3» 33 теста Задачи в курсе «Основы статистики. Часть 3» 13 задач Время прохождения курса «Основы статистики. Часть 3» 7 ч. Последнее обновление курса «Основы статистики. Часть 3» обн. 26 апреля 2026

Подробнее о линейной регрессии

8 уроков
1. Общая информация о курсе ↗
2. Введение ↗
3. Линейность взаимосвязи ↗
4. Логарифмическая трансформация переменных ↗
5. Проблема гетероскедастичности ↗
6. Мультиколлинеарность. Часть 1 ↗
7. Мультиколлинеарность. Часть 2 ↗
8. Практические задания на R ↗

Смешанные регрессионные модели

5 уроков
1. Введение ↗
2. Нарушение допущения о независимости наблюдений ↗
3. Смешанные регрессионные модели. Реализация в R ↗
4. Статистическая значимость, обобщённые модели и случайные эффекты ↗
5. Практические задания на R ↗

Введение в bootstrap

4 урока
1. Складной нож (jackknife) ↗
2. Bootstrap ↗
3. Практические задания на R ↗
4. Заключение ↗