Google, IBM & Meta Certificates – 40% Off
One plan covers every Professional Certificate on Coursera.
Unlock All Certificates
Во многих отношениях дизайн исследования важнее, чем анализ. Плохо спланированное исследование никогда не может быть точностью повторено, в то время как плохо проанализированное исследование обычно может быть повторно проанализировано. Рассмотрение дизайна исследования также важно, потому что дизайн исследования будет определять, как будут анализироваться данные.
В этом курсе мы рассмотрим перекрестные исследования и их отличия от А/В-тестирования.
Курс рассчитан на исследователей, желающих использовать данные при планировании экспериментов, а так же тех, кто хочет глубже погрузиться в тему А/В тестирования. От слушателей курса ожидается знание математического анализа на уровне вуза. Знание языков программирования не требуется.
После завершения этого курса вы:
- будете знать, как математически формулируется дизайн эксперимента;
- будете четко знать плюсы и минусы плана перекрестных исследований;
- сможете создать тированный и факторный дизайн эксперимента;
- научитесь применять пробит-анализ и другие статистические расчеты;
- будете знать отличия тестов Манна-Уитни, Фридмана, Мак-Неймера, Кохрана, Краскела-Уоллиса, Критериев Колмогорова-Смирнова, Пирсона;
- сможете быстро оценить качество перекрестных исследований;
- примените принципы науки о данных к анализу клинических испытаний.
В итоговом проекте, используя полученные знания, вам предстоит сравнить дизайн двух научных экспериментов.
Длительность курса составляет 6-8 недель. Последние 2 недели рекомендуем посвятить выполнению итогового проекта.
В этом курсе мы рассмотрим перекрестные исследования и их отличия от А/В-тестирования.
Курс рассчитан на исследователей, желающих использовать данные при планировании экспериментов, а так же тех, кто хочет глубже погрузиться в тему А/В тестирования. От слушателей курса ожидается знание математического анализа на уровне вуза. Знание языков программирования не требуется.
После завершения этого курса вы:
- будете знать, как математически формулируется дизайн эксперимента;
- будете четко знать плюсы и минусы плана перекрестных исследований;
- сможете создать тированный и факторный дизайн эксперимента;
- научитесь применять пробит-анализ и другие статистические расчеты;
- будете знать отличия тестов Манна-Уитни, Фридмана, Мак-Неймера, Кохрана, Краскела-Уоллиса, Критериев Колмогорова-Смирнова, Пирсона;
- сможете быстро оценить качество перекрестных исследований;
- примените принципы науки о данных к анализу клинических испытаний.
В итоговом проекте, используя полученные знания, вам предстоит сравнить дизайн двух научных экспериментов.
Длительность курса составляет 6-8 недель. Последние 2 недели рекомендуем посвятить выполнению итогового проекта.