Прикладная статистика ПК

Прикладная статистика

О программе

Автор: Солодушкин С.И.
График реализации: завершена
Трудоемкость: 2 з.е.

Разбираемся, как преподавать дисциплины и модули, направленные на освоение методов прикладной статистики

Содержание программы

Тема 1. Сбор и первичная обработка данных. Быстрый старт. Основы работы. Ручной ввод данных, экспортирование данных из электронных таблиц, вычисление значений по формулам и автоматическое заполнение ячеек. Простой пример исследования связи двух величин.
Типы шкал данных: какие бывают; что выражают числа в этих шкалах; какие характеристики для этих шкал имеют смысл. Описательные статистики. Разбор кейсов с типичными ошибками, возникающими при первичной обработке данных. Дизайны исследований и статистики, которые они позволяют вычислять. Дизайн «случай – контроль», когортные исследования, поперечные исследования. Оценка размера выборки. Относительный риск и отношения шансов. Основные типы распределений случайных величин

Тема 2. Проверка статистических гипотез. Этапы проверки статистических гипотез. Термины и связи между ними.

Тема 3. Корреляционный и регрессионный анализ. Зависимость и коррелированность случайных величин. Коэффициент корреляции Пирсона и его свойства. Множественный и частный коэффициент корреляции, ложная корреляция. Ранговая корреляция. Коэффициенты корреляции Кендалла и Спирмена.
Основные предположения, которые делаются при построении модели линейной регрессии; смысл каждого предположения и примеры задач, когда предположения не выполняются (какие методы в этих случаях применять). Множественная линейная регрессия, мультиколлинеарность, проблема выбора предикторов.
Причины расширения класса регрессионных моделей. Основные предположения, которые делаются при построении модели логистической регрессии. Уравнение логистической регрессии, смысл параметров. Интерпретация получаемых результатов.

Тема 4. Дисперсионный анализ. Однофакторный дисперсионный анализ. Основные предположения, которые делаются при проведении однофакторного дисперсионного анализа.
Многофакторный дисперсионный анализ. Разбор кейсов.

Тема 5. Анализ выживаемости. Выживаемость. Таблицы жизни, смысл вычисляемых в них характеристик. В чем разница между вероятностью выживания на данном промежутке (условной) и вероятностью выживания к концу данного временного промежутка (безусловной). Цензурированные наблюдения. Оценки Каплана-Мейера.
Регрессия Кокса, модель пропорциональных рисков. Основные предположения, которые делаются при построении регрессии Кокса. Построение регрессии Кокса, смысл параметров. Интерпретация получаемых результатов.

Зарегистрироваться

Ссылки на учебно-методические материалы

Что вы получите после прохождения программы