наверх

Линейные модели с дискретными предикторами

Научитесь научиться описывать закономерности поведения количественных величин в зависимости от дискретных факторов

1 июня 2022 - 31 декабря 2024 г.
Программа уже началась
39 дней
До конца записи
  • Дополнительное образование для детей и взрослых

    уровень образования

  • Русский

    язык программы

  • 4 недели

    длительность программы

  • около 3 часов в неделю

    понадобится для освоения

  • 1 зачётная единица

    36 академических часов

  • Стоимость 3 600 Р

    за обучение

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.

О программе

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.

Формат

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. 

Программа обучения

1. Модели с дискретными и непрерывными предикторами

2. Модели с разными значениями угла наклона для групп

3. Однофакторный дисперсионный анализ

4. Многофакторный дисперсионный анализ

Варфоломеева Марина Александровна

PhD СПбГУ
Должность: старший преподаватель кафедры зоологии беспозвоночных

Хайтов Вадим Михайлович

Кандидат биологических наук
Должность: доцент

Курсы в программе