И экономисты, и психологи, и социологи, и исследователи в области естественных наук при работе с данными неизбежно сталкиваются с необходимостью их статистической обработки. Как просто и эффективно справиться с этой задачей? В нашей программе мы разберем все основные типы моделей на примере работы с языком статистического программирования R.

Для кого эта программа? 

Серия курсов «Просто о статистике (с использованием R)» создана для исследователей, которые не специализируются в области математики, но хотят освоить работу с языком R для визуализации данных и вычисления зависимостей между разными типами данных с учетом разных факторов. 

Чему я научусь? 

• Гибко использовать средства визуализации R

• Рассчитывать основные описательные статистики

• Строить простые и множественные линейные модели

• Совершать операции с матрицами, которые лежат в основе линейной регрессии

• Подбирать линейные модели со взаимодействием факторов, чтобы описывать ситуации, когда характер действия фактора меняется в разных группах

• Применять различные способы моделирования взаимозависимостей наблюдений (моделирование структуры дисперсии)

• Строить обобщенные смешанные линейные модели, описывающие поведение бинарных и счетных данных

• И многому другому! 

Программа дает максимальный объем практических навыков. С ее помощью вы освоите все средства R, необходимые для работы с большими массивами данных, и сможете применять их для своих исследовательских целей. 

Кто авторы программы? 

Программу разработали специалисты-биологи: кандидат биологических наук, доцент, заведующий Лабораторией экологии морского бентоса Хайтов Вадим Михайлович и старший преподаватель кафедры зоологии беспозвоночных, PhD Варфоломеева Марина Александровна. На своем примере они покажут, что настоящему ученому не обойтись без математики. 

Курс «Знакомство с R и базовая статистика»

Модуль 1. Знакомство с R

Модуль 2. Работа с данными

Модуль 3. Графики с использованием ggplot2

Модуль 4. Описательная статистика

Модуль 5. Тестирование гипотез

Курс «Линейная регрессия»

Модуль 1. Корреляционный анализ. Простая линейная регрессия

Модуль 2. Проверка значимости и валидности линейных моделей

Модуль 3. Краткое введение в мир линейной алгебры

Модуль 4. Множественная линейная регрессия

Модуль 5. Сравнение линейных моделей

Курс «Линейные модели с дискретными предикторами» 

Модуль 1. Модели с дискретными и непрерывными предикторами

Модуль 2. Модели с разными значениями угла наклона для групп

Модуль 3. Однофакторный дисперсионный анализ

Модуль 4. Многофакторный дисперсионный анализ

Курс «Обобщенные линейные модели»

Модуль 1. Знакомство с обобщенными линейными моделями

Модуль 2. Проблема выбора модели

Модуль 3. Обобщенные линейные модели для счетных данных

Модуль 4. Обобщенные линейные модели с бинарным откликом

Курс «Смешанные линейные модели»

Модуль 1. Знакомство со смешанными линейными моделями

Модуль 2. Моделирование структуры дисперсии в смешанных моделях

Модуль 3. Смешанные линейные модели для счетных данных

Модуль 4. Смешанные линейные модели для бинарных данных