1

Этап 1

1-ая неделя "Введение"

2

Этап 2

2-ая неделя "Сравнение средних"

13 декабря—17 декабря

3

Этап 3

3-я неделя "Корреляция и регрессия"

18 декабря—24 декабря

1

Этап 1

1-ая неделя "Введение"

2

Этап 2

2-ая неделя "Сравнение средних"

13 декабря—17 декабря

3

Этап 3

3-я неделя "Корреляция и регрессия"

18 декабря—24 декабря

12 декабря 2017 24 декабря 2017
Цель завершена 17 декабря 2017
Общая

Пройти курс Основы статистики на Stepik

Курс по основам статистики на Stepik.ru

Начал его проходить для понимания основ статистики в рамках прохождения специализации по Машинному обучению на Courser'е.

Курс понравился, теперь хочу его закончить.

 Критерий завершения

Получен сертификат о прохождении курса

  1. 1-ая неделя "Введение"

    1. 1.1 Общая информация о курсе

    2. 1.2 Генеральная совокупность и выборка

    3. 1.3 Типы переменных. Количественные и номинативные переменные

    4. 1.4 Меры центральной тенденции

    5. 1.5 Меры изменчивости

    6. 1.6 Квартили распределения и график box-plot

    7. 1.7 Нормальное распределение

    8. 1.8 Центральная предельная теорема

    9. 1.9 Доверительные интервалы для среднего

    10. 1.10 Идея статистического вывода, p-уровень значимости

  2. 2-ая неделя "Сравнение средних"

    1. 2.1 T-распределение

    2. 2.2 Сравнение двух средних; t-критерий Стьюдента

    3. 2.3 Проверка распределения на нормальность, QQ-Plot

    4. 2.4 Однофакторный дисперсионный анализ

    5. 2.5 Множественные сравнения в ANOVA

    6. 2.6 Многофакторный ANOVA

  3. 3-я неделя "Корреляция и регрессия"

    1. 3.1 Понятие корреляции

    2. 3.2 Условия применения коэффициента корреляции

    3. 3.3 Регрессия с одной независимой переменной

    4. 3.4 Гипотеза о значимости взаимосвязи и коэффициент детерминации

    5. 3.5 Условия применения линейной регрессии с одним предиктором

    6. 3.6 Применение регрессионного анализа и интерпретация результатов

    7. 3.7 Задача предсказания значений зависимой переменной

    8. 3.8 Регрессионный анализ с несколькими независимыми переменными

    9. 3.9 Выбор наилучшей модели

    10. 3.10 Классификация: логистическая регрессия и кластерный анализ

    11. 3.11 Заключение

  • 1695
  • 12 декабря 2017, 21:18
Регистрация

Регистрация

Уже зарегистрированы?
Быстрая регистрация через соцсети
Вход на сайт

Входите.
Открыто.

Еще не зарегистрированы?
 
Войти через соцсети
Забыли пароль?