Линейная регрессия
Этот курс можно пройти в составе специализации «Просто о статистике (с использованием R)».
Для кого?
Если вы сталкиваетесь с необходимостью поиска и описания взаимосвязей между теми или иными явлениями, которые могут быть измерены количественно, тогда этот курс — хорошая возможность понять, как устроены простая и множественная линейная регрессия, узнать о возможностях и ограничениях этих методов. Курс рассчитан на тех, кто уже знаком с базовыми приемами анализа данных с использованием языка R.
О чем?
В этом курсе мы разберем основные методы описания взаимосвязей между количественными признаками. Если корреляционный анализ позволяет количественно оценить силу и направление связи между двумя величинами, то построение регрессионных моделей дает более широкие возможности. При помощи регрессионного анализа можно количественно описывать поведение изучаемых величин в зависимости от переменных-предикторов и получать предсказания на новых данных. Мы рассмотрим технологию построения простых и множественных регрессионных моделей с использованием языка R. У всякого метода есть свои ограничения, поэтому мы разберемся, в каких ситуациях можно, а в каких нельзя применять линейную регрессию и научим вас методам диагностики подобранных моделей. Специальное место в курсе отводится глубинной анатомии регрессионного анализа: мы разберем операции с матрицами, которые лежат в основе линейной регрессии, чтобы получить возможность разбираться в более сложных разновидностях линейных моделей.
-
Марина Александровна Варфоломеева
PhD СПбГУ, ассистент каф. Зоологии беспозвоночных -
Вадим Михайлович Хайтов
к.б.н., доцент каф. Зоологии беспозвоночных