Занятие 1
Занятие 1. Основные понятия. Описательная статистика. Файл pdf (2 Мб)
Занятие 2
Занятие 2. Тестирование гипотез. Критерии Стьюдента Файл pptx
Занятие 3
Общие принципы сбора и анализа данных. Мощность.Файл pptx
Занятие 4
Линейные модели. Дисперсионный анализ. Файл pptx
Занятие 5
Корреляции. Регрессионный анализ. Файл pptx
Занятие 6
ANOVA и линейные модели с несколькими факторами. Файл pptx
Код 1. RM ANOVA
Код 2. factorial ANOVA
Занятие 7
Частотный анализ. Лог-линейные и обобщённые линейные модели. Файл pptx
Код 1. frequencies4
Код 2. frq
Занятие 8
Сложные линейные модели. Информационные критерии. Файл pptx
Занятие 9
Непараметрические и перестановочные тесты. Файл pptx
Занятие 10
Анализ многомерных данных. MANOVA. Дискриминантный анализ. Файл pptx
Занятие 11
Метод главных компонент и другие методы исследования многомерных связей. Файл pptx
Занятие 12
Многомерное шкалирование, кластерный анализ. Файл pptx
Зачёт
Задания к зачёту. Вариант 1. А-И.
Задания к зачёту. Вариант 2. К-Я.
1
Занятие 1. Основные понятия. Описательная статистика. Файл pdf (2 Мб)
Занятие 2. Тестирование гипотез в статистике. Критерии Стьюдента. Файл pdf (2.6 Мб)
Занятие 3. Мощность статистического теста. Размер эффекта. Трансформация данных. Файл pdf (2.7 Мб)
Занятие 4. Дисперсионный анализ. (ANOVA): первое знакомство. Файл pdf (2.1 Мб)
Занятие 5. Дисперсионный анализ. (ANOVA): продолжение. Файл pdf (2.9 Мб)
Занятие 6. Корреляции. Регрессионный анализ. Файл pdf (3.3 Мб)
Занятие 7. Непараметрические критерии. Файл pdf (3.4 Мб)
Занятие 8. Частотный анализ. Файл pdf (3.2 Мб)
Занятие 9. Основы многомерных методов анализа. MANOVA. Дискриминантный анализ. Файл pdf (3.4 Мб)
Занятие 10. Метод главных компонент и другие методы исследования многомерных связей Файл pdf (2.86 Мб)
Занятие 11. Многомерное шкалирование, кластерный анализ. Generalized linear models и логистическая регресия. Файл pdf (2.67 Мб)
Занятие 12. Выбор адекватного статистического критерия. Публикация результатов исследования Файл pdf (2.62 Мб)
Задания к зачёту 2017. Вариант 1, Вариант 2, Данные к зачёту 2017