Искусственный интеллект
Разберитесь, как учатся машины и почему даже умные модели ошибаются.
БесплатноО курсе
НАУКА И ТЕХНОЛОГИИ
Основы статистики: как читать данные и исследования без матанализа
Научитесь читать данные и понимать, каким выводам можно доверять.
24 урокаУровень бакалавриатаБесплатно
Начать первый урок Посмотреть программу ↓FONTUM / 04
ПОНИМАТЬ И ПРИМЕНЯТЬ
Что откроет этот курс
Кажется, что чем больше данных, тем надёжнее вывод. Осенью 1936 года журнал разослал десять миллионов бюллетеней, получил 2,4 миллиона ответов и предсказал победу не тому кандидату. Джордж Гэллап с выборкой в десятки раз меньшей назвал верного. Курс рассказывает, откуда берётся такая осечка и как увидеть её заранее, до результата.
Вводные курсы статистики обычно устроены как набор процедур: вот критерий для этого случая, вот таблица с порогами. Процедуры запоминаются, а понимание того, на какой вопрос они отвечают, не приходит. Отсюда все типовые ошибки: p-значение принимают за вероятность гипотезы, доверительный интервал за вероятностное утверждение о конкретном числе, статистическую значимость за важность.
Кому подойдёт
Тем, кто читает исследования, отчёты и новости с числами и хочет понимать, когда выводу можно верить. Матанализ не требуется.
ШАГ ЗА ШАГОМ
Ваша программа
24 урока. Проходите по порядку или возвращайтесь к нужной теме.
01Данные и неопределённость3 урока+
02Случайность3 урока+
- 04Вероятность: частота, а не ощущениеЧто можно проверить в утверждении «вероятность дождя 30 %»
- 05Условная вероятность и теорема БайесаПочему точный тест при редкой болезни ошибается чаще, чем попадает
- 06Закон больших чисел и центральная предельная теоремаПочему средние ведут себя предсказуемо, а сами величины нет
03Вывод по выборке3 урока+
- 07Выборочное распределение: почему оценка гуляетСто исследователей, одна совокупность, сто разных ответов
- 08Доверительный интервал и что он на самом деле значитДевяносто пять процентов это свойство процедуры, а не вашего интервала
- 09Бутстрап: вывод без формулОдна выборка, тысяча перевыборок и интервал для чего угодно
04Проверка гипотез4 урока+
- 10Логика нулевой моделиКак выглядел бы мир, в котором ничего не происходит
- 11Что p-значение не значитШесть принципов ASA и три подмены, которые они закрывают
- 12Ошибки, мощность и размер эффектаПочему маленькое исследование не только пропускает эффекты, но и завышает найденные
- 13Множественные сравнения и сад расходящихся тропПочему одна находка из двадцати проверок это ровно то, что обещает случайность
05Связь и причина4 урока+
- 14Корреляция: что она измеряет и чего не видитОдно число, из которого выводят больше, чем в нём есть
- 15Регрессия и возвращение к среднемуПочему после провала обычно становится лучше, даже если ничего не делать
- 16Смешивающие факторы и парадокс СимпсонаКак одни и те же данные дают противоположные ответы
- 17Как устанавливают причинуЧто делает жребий и чего не делает никакая поправка
06Байесовский взгляд2 урока+
07Где статистика ломается3 урока+
- 20Публикационное искажениеПочему литература смещена, даже когда все работают честно
- 21p-хакинг и исследовательские степени свободыКак получить значимый результат, не сказав ни одного неправдивого слова
- 22Кризис воспроизводимости: что показали проектыПочему эффект в повторении систематически меньше опубликованного
ПЕРЕД СТАРТОМ
Вопросы о курсе
Нужна ли математика, чтобы пройти курс статистики?
Матанализ не нужен, хотя в университетском курсе-источнике он стоит пререквизитом. Почти всё, что там доказывается, здесь показывается симуляцией: сто доверительных интервалов подряд объясняют понятнее, чем вывод квантилей. Экзамены проверяют интерпретацию, а не счёт. Нужно уметь читать числа в исследованиях и новостях и хотеть понимать, когда выводу из них можно верить.
Чем этот курс отличается от учебника по статистике?
Порядком: сначала вопрос, потом техника. Обычный вводный курс устроен как набор процедур с таблицами порогов, отсюда типовые ошибки: p-значение принимают за вероятность гипотезы, значимость за важность. Здесь каждая процедура вводится через вопрос, на который она отвечает, а два последних модуля разбирают то, чего в учебниках нет: спор о p-значениях, публикационное искажение и кризис воспроизводимости.
Сколько времени занимает урок статистики?
Около 45 минут. В курсе 24 урока в восьми модулях, примерно 18 часов занятий и 35 тысяч слов текста. Порядок уроков неслучаен, ранние используются в поздних, поэтому начинать стоит с первого: он объясняет, что статистика обещает и чего не обещает. Сроков нет, темп ваш.
Как проверить себя без преподавателя?
В курсе 150 вопросов самопроверки с ответами и восемь тренажёров на собственных числах: сто интервалов подряд, бутстрап, мощность и завышение оценок, двадцать проверок на данных без эффекта. Есть четыре экзамена, три по блокам и итоговый, на интерпретацию, а не на счёт, и три письменные работы: разбор исследования, пересчёт сообщения в медиа, свой план с предрегистрацией. Проверяете себя сами.
Курс статистики бесплатный? Нужна регистрация?
Бесплатный и без регистрации: все 24 урока и тренажёры открыты с первого дня. Прогресс и результаты хранятся только в вашем браузере, поэтому в другом браузере они не появятся. Документа об окончании нет, это не аккредитованное образование: курс даёт понимание, когда выводу из данных можно верить, и язык, на котором об этом говорят.