Чтобы получить сертификат, необходимо успешно сдать экзамен и в совокупности набрать не менее 40% за все оцениваемые элементы курса. Сдача экзамена с асинхронным прокторингом будет доступна сразу после оплаты курса. В течение месяца со дня сдачи ваш экзамен будет верифицирован, и по нему будет выпущен сертификат. Сертификат будет доступен в личном кабинете (вкладка "Мои курсы").
Стоимость прохождения процедур оценки результатов обучения с идентификацией личности - 3600 Р.
Целью курса является освоение базовых основ статистической методологии сбора данных об исследуемых явлениях, представления полученной на их основе информации в виде статистических моделей и формирования выводов, направленных на решение практических задач.
В ходе освоения курса будут получены навыки получения и сжатия информации до объемов, обеспечивающих ее осмысление, измерения параметров формируемых статистических моделей различного вида, проверки предположений о природе анализируемых явлений.
Для успешного усвоения курса необходимы базовые знания математики, в частности, основ дифференциального и интегрального исчисления, элементарных матричных операций.
Проверка качества освоения материала курса предполагается путем тестирования и выполнения заданий по каждой теме, а также итогового тестирования и представления результатов расчетов по итоговому заданию.
Для эффективной работы над заданиями необходимы компьютеры с распространенным программным обеспечением, не требующим дополнительных затрат, таких как Microsoft Excel, R. Возможно использование и других программных продуктов.
Для решения практических задач могут быть использованы данные, которыми располагают обучаемые, а также общедоступные базы статистических данных. Предполагается содержательная интерпретация всех получаемых результатов.
Целью курса является освоение статистической методологии сбора и обработки данных из различных источников, построения статистических моделей, формирования выводов и наглядного представления результатов анализа. Даются необходимые сведения из теории вероятностей и математической статистики. Приводятся примеры решения прикладных задач с использованием современного инструментария. Курс будет полезен широкому кругу студентов и специалистов, работающих со статистической информацией.
Курс состоит из 10 недель. Каждая неделя содержит видеолекции, тестовые задания и материалы для самостоятельного изучения. В открытом доступе вы можете ознакомиться с видеолекциями первых двух недель, остальные материалы станут доступны после оплаты курса.
Базовые знания по математическому анализу и основам линейной алгебры.
Неделя 1. Базовые понятия и задачи статистики.
Неделя 2. Сведения из теории вероятностей для построения статистических моделей.
Неделя 3. Оценивание параметров в практике статистического анализа.
Неделя 4. Статистическая проверка гипотез и ее приложения.
Неделя 5. Характеристики многомерной совокупности. Меры взаимосвязи признаков.
Неделя 6. Регрессионный анализ: элементы теории и практические приложения.
Неделя 7. Параметрическое и непараметрическое моделирования распределений.
Неделя 8. Выделение однородных групп объектов методами классификации.
Неделя 9. Снижение размерности признакового пространства и построение индексов .
Неделя 10. Модели временных рядов и их применение.