Прикладная статистика для всех

Формат Очный
содержание 5 тем
Длительность 26 часов
По завершении Удостоверение

О курсе

В современном мире, как никогда ранее, с огромной скоростью растет количество данных, окружающих нас. В какой бы области мы ни работали,  мы сталкиваемся с большими объемами данных, требующих правильного сбора, хранения, предварительной обработки, а также дальнейшего анализа с целью построения моделей, прогнозов и получения из них новой информации. Для этих целей наряду с современными алгоритмами используются классические методы статистики. Естественно, обработка большого количества данных требует определенных вычислительных средств.

Специалистам, работающим в прикладных областях, может быть полезным освоить базовые инструменты и методы статистического анализа на практическом уровне.

Курс «Прикладная статистика для всех» дает слушателям представление о различных типах и структурах данных, о классах решаемых задач, таких как предварительная обработка данных, сравнение групп, выявление закономерностей между анализируемыми величинами, построение математических моделей, оценка их качества и прогнозирование. Все рассматриваемые методы иллюстрируются на реальных данных с использованием пакета R.

Данный курс может быть интересен и полезен, как специалистам, работающим в прикладных областях: психологам, социологам, медикам и пр., а также всем, кто хочет познакомиться со статистическими методами обработки данных и научиться применять их на практике.

Входные требования: базовые знания математики и основ программирования (на школьном уровне).

Программа курса

Введение. Предмет статистики. Общие сведения

  • Основы высшей математики. Элементы теории вероятностей
  • Понятие статистики
  • Этапы статистического анализа
  • Типы статистических данных. Шкалы

Длительность: 4 часа

Выборка. Способы задания. Основные числовые характеристики

  • Генеральная совокупность и выборка
  • Пространственные и временные выборки
  • Понятие зависимых и независимых наблюдений
  • Вариационный ряд. Табличный способ представления выборок
  • Графические способы задания выборки
  • Оценка параметров. Точечные оценки
  • Числовые характеристики выборок. Средние показатели: среднее арифметическое, среднее геометрическое, среднее гармоническое, среднее квадратическое и др., показатели вариации: размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия, средне квадратическое отклонение, коэффициент вариации; выборочные моменты, центральные и начальные; мода и медиана; асимметрия и эксцесс, квантили и критические точки
  • Интервальное оценивание

Длительность: 4 часа

Проверка статистических гипотез

  • Общая постановка задачи
  • Нулевая и альтернативная гипотеза
  • Ошибки первого и второго рода. Мощность критерия
  • Критические области
  • Алгоритм проверки гипотез
  • Проверка гипотез о виде распределения. Критерий согласия Пирсона. Критерий Колмогорова — Смирнова
  • Нормальное распределение. Критерии проверки нормальности

Длительность: 4 часа

Критерии сравнения двух и более выборок

  • Параметрические критерии. t-критерий Стьюдента, критерий Фишера
  • Непараметрические критерии сравнения двух и более выборок. Критерий Манна — Уитни, критерий Вилкоксона, критерий знаков, критерий Краскала — Уолиса, критерий Фридмана, критерий тенденций Пейджа

Длительность: 4 часа

Анализ взаимосвязей

  • Обучение с учителем. Обучение без учителя
  • Корреляционный анализ количественных данных. Ранговая корреляция. Корреляционный анализ категоризованных данных. Таблицы сопряженности
  • Регрессионный анализ. Парная регрессия. Множественная регрессия
  • Дисперсионный анализ
  • Кластерный анализ

Длительность: 8 часов

Итоговый экзамен специализации «Прикладная статистика для неспециалистов»

Появились вопросы по курсу?

Оставьте свои контактные данные и наш специалист свяжется с вами, чтобы ответить на ваши вопросы

Нажимая на кнопку «Получить консультацию», вы даете согласие на обработку своих персональных данных

Обучение в
EcoAcademy

Выберите интересные для вас курсы и темы

Выберите очный формат или онлайн-формат веб-конференции. Изучайте новый материал

Сдайте экзамен в рамках соответствующей программы

Получите удостоверение о повышении квалификации или сертификат о прохождении обучения

Вы — востребованный специалист

Преподаватели

Татьяна Кабанова

Кандидат физико-математических наук, доцент кафедры теории вероятностей и математической статистики Института прикладной математики и компьютерных наук. 

Подробнее

Итоги обучения

  • Узнаете, как создавать собственные математические методы в прикладных задачах
  • Узнаете, как расширять возможности применения математических методов
  • Увеличите количество известных вам подходов и методов для проведения исследований
  • Приобретёте навыки разработки статистических программных продуктов
  • Приобретёте навыки компьютерной обработки данных
Начните свое обучение вместе с EcoAcademy