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

Основы статистики. Часть 3 4.175

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 35 257
Сертификаты, выданные на курсе «Основы статистики. Часть 3»Сертификатов выдано 2 104
Отзывы о курсе «Основы статистики. Часть 3»Отзывов получено 177
Рейтинг курса «Основы статистики. Часть 3»Рейтинг курса 4.175
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