Course Summary
This course teaches students how to analyze statistical relationships between variables, using both correlation and regression analysis. Students will learn how to use these techniques to make predictions and draw conclusions from data.Key Learning Points
- Understand the principles of correlation and regression analysis
- Learn how to use these techniques to analyze data and make predictions
- Gain practical experience through hands-on exercises and projects
Related Topics for further study
Learning Outcomes
- Ability to analyze statistical relationships between variables
- Understanding of correlation and regression analysis
- Experience with hands-on exercises and projects
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic knowledge of statistics
- Familiarity with statistical software such as R or SPSS
Course Difficulty Level
IntermediateCourse Format
- Online
- Self-paced
- Video lectures
- Hands-on exercises
Similar Courses
- Introduction to Data Science
- Regression Analysis
Related Education Paths
Notable People in This Field
- Nate Silver
- Andrew Ng
Related Books
Description
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.
Outline
- Введение в статистические критерии
- Вводная лекция: структура и содержание специализации
- 1.1. Статистическая гипотеза
- 1.2. Статистические критерии
- 1.3. Алгоритм проверки статистических гипотез
- 1.4. Свойства критериев
- 1.5. Метод Монте-Карло
- О чём этот курс и как он устроен
- Дополнительные материалы по статистическим пакетам
- Данные, на которые мы опираемся и ссылаемся
- 1.1. Статистическая гипотеза (презентация)
- 1.2. Статистические критерии (презентация)
- 1.3. Алгоритм проверки статистических гипотез (презентация)
- 1.4. Свойства критериев (презентация)
- 1.5. Метод Монте-Карло (презентация)
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Введение в статистические критерии
- Критерии согласия
- 2.1. Гипотеза о согласии
- 2.2. Критерий согласия Хи-квадрат
- 2.3. Группирование данных
- 2.4. Критерий согласия Колмогорова — Смирнова
- 2.5. Критерии типа Омега
- 2.6. Критерий Шапиро — Уилка
- 2.7. Практика 1. Построение критериев согласия в R
- 2.8. Построение критериев согласия в SPSS
- 2.1. Гипотеза о согласии (презентация)
- 2.2. Критерий согласия Хи-квадрат (презентация)
- 2.3. Группирование данных (презентация)
- 2. 4. Критерий согласия Колмогорова-Смирнова (презентация)
- 2.5. Критерии типа Омега (презентация)
- 2.6. Критерий Шапиро-Уилка (презентация)
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Критерии согласия
- Поиск взаимосвязей в данных и оценка их статистической значимости
- 3.1. Понятие статистической взаимосвязи: идея и основные виды
- 3.2. Исследование взаимосвязей: разные шкалы — разные инструменты
- 3.3. Линейные взаимосвязи между двумя признаками. Коэффициенты корреляции
- 3.3а. Коэффициенты ранговой корреляции
- 3.4. Проверка значимости коэффициентов корреляции
- 3.5. Таблицы сопряженности: введение
- 3.6. Исследование взаимосвязей при помощи критерия Хи-квадрат
- 3.7. Таблицы сопряжённости: исследование силы и характера взаимосвязи
- 3.8. Пример исследования взаимосвязей на основе таблиц сопряженности
- 3.9. Практика 1. Вычисление коэффициента корреляции в R
- 3.10. Практика 2. Исследование взаимосвязей в SPSS: коэффициенты корреляции и таблицы сопряженности
- 3.1. Понятие статистической взаимосвязи: идея и основные виды (презентация)
- 3.2. Исследование взаимосвязей: разные шкалы - разные инструменты (презентация)
- 3.3. Линейная взаимосвязь между двумя признаками. Коэффициенты корреляции (презентация)
- 3.3а. Коэффициенты ранговой корреляции (презентация)
- 3.4. Проверка значимости коэффициентов корреляции (презентация)
- 3.5. Таблицы сопряженности: введение (презентация)
- 3.6. Исследование взаимосвязей при помощи критерия Хи-квадрат (презентация)
- 3.7. Таблицы сопряжённости: исследование силы и характера взаимосвязи (презентация)
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Поиск взаимосвязей в данных и оценка их статистической значимости
- Линейная регрессия
- 4.1. Модель линейной регрессии: основная идея
- 4.2. Типы данных
- 4.3. Оценки параметров регрессии
- 4.4. Оценка качества модели
- 4.5. Отбор значимых признаков
- 4.6. Мультиколлинеарность
- 4.7. Гетероскедастичность
- 4.8. Проверка предположений о модели
- 4.9. Прогноз
- 4.10. Практика 1. Линейная регрессия в R
- 4.11. Практика 2. Линейная регрессия в SPSS
- 4.1. Модель линейной регрессии: основная идея (презентация)
- 4.2. Типы данных (презентация)
- 4.3. Оценки параметров регрессии (презентация)
- 4.4. Оценка качества модели (презентация)
- 4.5. Отбор значимых признаков (презентация)
- Презентация: 4.6. Мультиколлинеарность
- 4.7. Гетероскедастичность (презентация)
- 4.8. Проверка предположений о модели (презентация)
- 4.9. Прогноз (презентация)
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- 4.7. Гетероскедастичность
- Вопросы для самопроверки
- Линейная регрессия
- Итоговое задание
- Данные для выполнения задания
- Итоговый тест
Summary of User Reviews
This course on statistical correlations has received positive reviews from students. Many appreciated the practical approach taken by the instructor.Key Aspect Users Liked About This Course
Practical approach to teachingPros from User Reviews
- Clear and concise explanations
- Interactive assignments and quizzes
- Useful real-life examples
- Engaging instructor
- Good pace of lectures
Cons from User Reviews
- Limited depth in some topics
- Not suitable for advanced learners
- Occasional technical issues with the platform
- Lack of personal feedback from instructor
- Some students found the course too basic
Исследование статистических взаимосвязей
- 0.0
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
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....
