Class Central is learner-supported. When you buy through links on our site, we may earn an affiliate commission.

Novosibirsk State University

Исследование статистических взаимосвязей

Novosibirsk State University via Coursera

This course may be unavailable.

Overview

Prepare for a new career with $100 off Coursera Plus
Gear up for jobs in high-demand fields: data analytics, digital marketing, and more.
Курс рассматривает способы и инструменты исследования статистических взаимосвязей между признаками. Вы научитесь оценивать, связаны ли признаки, а также делать обоснованные выводы о том, значима ли эта связь статистически. Связаны ли богатство и счастье, как связана потребительская активность людей с днем недели, способствует ли наличие аккаунта в социальных сетях популярности корпоративного сайта? На вопросы такого рода вы сможете ответить, пройдя этот курс.
В первом модуле курса мы поговорим о статистических гипотезах, о способах их проверки и об основных статистических критериях, которые для этого разработаны. После этого мы рассмотрим практические инструменты выявления статистических взаимосвязей признаков, измеренных разными типами шкал, а также способы оценки значимости этих связей. Мы поговорим об основных коэффициентах взаимосвязи признаков, о том, как правильно выбрать коэффициент для решения конкретной задачи и покажем, как рассчитывать коэффициенты связи в статистических пакетах.
В заключении мы подробно рассмотрим модель линейной регрессии, которая позволяет не только выявлять взаимосвязи между признаками, но и строить прогноз, и попрактикуемся в её построении.

Узнать об образовательных программах Новосибирского государственного университета: https://education.nsu.ru/bachelor/

Syllabus

  • Введение в статистические критерии
    • В этом модуле мы поговорим о логике проверки статистических гипотез. Вы узнаете, чем статистическая гипотеза отличается от "обычного предположения", какие бывают статистические гипотезы, и какие статистические критерии разработаны для их проверки. В результате вы научитесь формулировать статистические гипотезы для решения исследовательских задач, а также выбирать подходящие критерии для их проверки. Этот модуль создаёт основу для следующих модулей курса, в которых на примерах рассматривается применение разных статистических критериев.
  • Критерии согласия
    • В этом модуле мы разберем один из классов статистических критериев, которые позволяют проверять соответствие распределения признаков известным законам распределения. Форма распределения - не менее важное ограничение для применения статистических методов, чем тип шкалы, в которой измерен признак, и если не учитывать связанные с ней ограничения, можно сделать некорректные статистические выводы. Многие меры и методы работают только в том случае, если признак распределен в соответствии с известным законом (к примеру, имеет нормальное распределение). Пройдя этот модуль, вы научитесь определять такие соответствия.
  • Поиск взаимосвязей в данных и оценка их статистической значимости
    • В этом модуле мы поговорим о способах выявления статистических взаимосвязей. Рассмотрим методы, применимые для выявления взаимосвязей признаков в зависимости от шкалы измерения и формы распределения признака, научимся определять силу и значимость связей между признаками. Применение основных методов оценки взаимосвязей мы разберем на реальных данных; к примеру, проверим, что важнее для того, чтобы человек был удовлетворён жизнью: материальное благополучие или уважение окружающих. Кроме того, мы покажем, как рассчитывать основные коэффициенты связи в R и SPSS.
  • Линейная регрессия
    • В заключительном модуле курса мы поговорим о модели линейной регрессии, которая позволяет не только делать вывод о связи между признаками, но и строить прогноз, т.е., рассчитать значение одного (зависимого) признака, зная значения других, определяющих его. Мы начнём с общей идеи модели, поговорим о возможностях и ограничениях инструмента, затем на примере пошагово разберём, как построить модель линейной регрессии, как оценить её качество, и как строить прогноз на основе построенной модели. Базовый пример модуля - модель, построенная на реальных данных, предоставленных компанией 2GIS.
  • Итоговое задание
    • В заключительном модуле курса мы предлагаем вам самостоятельно построить регрессионную модель на реальных данных, предоставленных компанией 2GIS. Сначала пройдите итоговый тест и проверьте, насколько хорошо вы освоили материалы курса. Затем внимательно прочитайте инструкции и выполните проект с применением полученных знаний. Не забывайте, что всегда в вашем расположении форум, где вы можете обсудить задание с сокурсниками и задать вопросы, если что-то осталось непонятным.

Taught by

Ольга Ечевская, Наталья Галанова and Виктор Дёмин

Reviews

Start your review of Исследование статистических взаимосвязей

Never Stop Learning.

Get personalized course recommendations, track subjects and courses with reminders, and more.

Someone learning on their laptop while sitting on the floor.