Сертификат выдается при условии успешного выполнения контрольных заданий по материалам каждого модуля и выполнения проекта.
Этот курс ориентирован на людей, которые хотят научиться описывать закономерности поведения количественных величин в зависимости от дискретных факторов. Курс рассчитан на тех, кто освоил базовые приемы регрессионного анализа с использованием языка R.
Необходимость описать закономерности изменения количественной переменной в нескольких группах возникает часто, например, если перед вами данные эксперимента. Дисперсионный анализ — это один из методов, который позволяет эффективно решать такие задачи, особенно, если таких групп больше чем две (однофакторный дисперсионный анализ), или группировка задается несколькими факторами (многофакторный дисперсионный анализ). В этом курсе вы узнаете, что в рамках парадигмы линейных моделей вполне можно работать не только с непрерывными, но и с дискретными предикторами — а иногда это даже приходится делать одновременно (как в ковариационном анализе и др.). Мы разберем несколько вариантов представления дискретных предикторов в линейных моделях и последствия разных способов кодирования для интерпретации модели. Вы научитесь подбирать линейные модели со взаимодействием факторов, чтобы описывать ситуации, когда характер действия фактора меняется в разных группах. В этом курсе для анализа и визуализации линейных моделей мы будем использовать язык статистического программирования R. Его богатейшие возможности позволят вам разобраться в тонкостях внутреннего устройства линейных моделей с дискретными и непрерывными предикторами.
Форма обучения заочная (дистанционная). Еженедельные занятия будут включать просмотр тематических видеолекций, изучение дополнительных материалов и выполнение тестовых заданий с автоматизированной проверкой результатов, тестирование по пройденному материалу.
1. Модели с дискретными и непрерывными предикторами
2. Модели с разными значениями угла наклона для групп
3. Однофакторный дисперсионный анализ
4. Многофакторный дисперсионный анализ