Математические и статистические методы в психологии

Материалы по математике, 2018-19 учебный год
Перейти к: навигация, поиск

Дорогие студенты!

На этой странице будут появляться различные материалы и объявления, связанные с курсом «Математические и статистические методы в психологии», читаемым для студентов 1-го курса факультета социальных наук, ОП «Психология», в весеннем семестре 2018/2019 учебного года.

Лекции ведёт: Макаров Алексей Алексеевич

Семинары ведут:

  • Макаров Алексей Алексеевич (группа 181)
  • Тамбовцева Алла Андреевна (группы 182-184)
  • Василёнок Наталья Алексеевна (группы 185-186)

Правила игры

Программа курса: ссылка

Домашнее задание

Семинары

Дата семинара Тема Семинар
15.01 или 16.01 Теория вероятностей: начало seminar01
22.01 или 23.01 Теория вероятностей: продолжение seminar02
29.01 или 30.01 Теория вероятностей: окончание seminar03
05.02 или 06.02 Теория вероятностей: формула Байеса (гр.185-186)

Теория вероятностей: формула Байеса (гр.182-184)

Заканчивали предыдущий листик

seminar04

12.02 или 13.02 Дискретные случайные величины: введение (гр.185-186)

Дискретные случайные величины: введение (гр.182-184)

seminar05

seminar05

19.02 или 20.02 Дискретные случайные величины: дисперсия и её свойства, ковариация и корреляция (гр.185-186)

Дискретные случайные величины: дисперсия и её свойства, биномиальное распределение (гр.182-184)

seminar06 решение

seminar06

26.02 или 27.02 Ковариация и корреляция: окончание. Непрерывные случайные величины: введение (гр.185-186)

Совместное распределение случайных величин: ковариация и корреляция.

seminar07

seminar07

05.03 или 06.03 Непрерывные случайные величины: нормальное распределение (гр.185-186)

Непрерывные случайные величины: нормальное распределение (гр.182-184)

seminar08

seminar08

12.03 или 13.03 Нормальное распределение. Теорема Муавра-Лапласа (гр.185-186) seminar09 решение

Таблицы и памятки

Практические занятия в R

На занятиях мы будем работать в среде RStudio, которая является графической оболочкой для языка R с удобным интерфейсом. Чтобы программное обеспечение установилось правильно, сначала нужно установить R, а затем RStudio.

Скачать установочный файл R можно на официальном сайте R-project, в разделе CRAN Mirrors, выбрав любую страну, а затем нужную операционную систему. Для Windows следует выбрать base, а затем кликнуть Download R 3.5.1 for Windows. Для Mac OS X следует выбрать файл R-3.5.1.pkg.

Скачать установочный файл RStudio можно на сайте проекта, перейдя в раздел загрузок в меню Products - RStudio - Download. Нам нужна версия RStudio Desktop (Open Source License), которая скачивается бесплатно.

С краткой инструкцией по работе в RStudio можно ознакомиться по ссылке.

Группы ПС-2, ПС-3, ПС-4

Занятия ведёт: Алла Тамбовцева

Тема Файлы Дополнительно
Знакомство с RStudio. Вычисления в R. Векторы. Таблицы теория практикум решения код R RMarkdown
Работа с данными: загрузка и предобработка теория практикум решения survey01 код R работа с данными с dplyr Chile.csv
Выборки. Описательные статистики и их визуализация теория практикум решения survey01 код R цвета в R Color Picker больше графиков
Графики с ggplot2. Диаграммы рассеяния теория volunteers описание данных код R GuessCorrelation
Нормальная вероятностная бумага [теория] практикум решенияroomsописание данных анкета больше ggplot2: [1] [2]
Статистические оценки и статистические законы теория код R
Проверка статистических гипотез. Проверка нормальности [теория] практикум решения Ginzbergкод R описание данных
Сравнение средних. T-критерий и критерий Уилкоксона теория практикум решения Wages Rmarkdown CheatSheet
Корреляция и парная линейная регрессия теория практикум решения english описание данных [про устойчивость] визуализация корреляций
Парная линейная регрессия. Продолжение [практикум] survey01 R code [хи-квадрат] форма
Сравнение трех и более групп: ANOVA и тест Краскелла-Уоллиса теория практикум Titanic форма

Необязательное домашнее задание

Группа ПС-5

Занятия ведёт: Наталья Василенок

Дата Тема Материалы Дополнительно
4 марта Знакомство с R. R как калькулятор. Векторы. Таблицы. Отбор наблюдений конспект
11 марта Знакомство с данными конспект psych_survey
15 марта Факторы. Пропущенные наблюдения. Описательные статистики (начало) конспект
16 марта Описательные статистики (продолжение) конспект
18 марта Визуализация данных: ящики с усами, гистограммы. конспект цвета R цвета RGB
5 апреля Практикум. Работа с пакетом psych. конспект
8 апреля Работа с пакетом ggplot2. Диаграммы рассеяния. конспект код R визуализация guesscorrelation ggplot2 masterlist
19 апреля Визуальная и статистическая проверка на нормальность. конспект Cowles
26 апреля Сравнение средних. Знакомство с RMarkdown. конспект Rmarkdown example Rmarkdown cheatsheet
17 мая Практикум. Корреляции. конспект форма Cowles
24 мая Парная линейная регрессия. конспект Ginzberg описание данных
31 мая Практикум. Сравнение трех и более групп: ANOVA и тест Краскелла-Уоллиса. форма
7 июня

Практические занятия в SPSS

Группа ПС-6

Занятия ведёт: Наталья Василенок

Дата Тема Материалы Дополнительно
11 марта Знакомство с данными. Преобразование переменных. Описательные статистики (начало). практикум psych_survey
15 марта Отбор наблюдений. Описательные статистики (продолжение). практикум
16 марта Описательные статистики (окончание). Ящики с усами.
18 марта Визуализация данных: столбиковые диаграммы, гистограммы.
5 апреля Повторение. Практикум. практикум
8 апреля Диаграммы рассеяния. Нормальная вероятностная бумага. визуализация guesscorrelation
19 апреля Проверка статистических гипотез: проверка на нормальность. практикум Cowles
25 апреля Проверка статистических гипотез: сравнение средних.
17 мая Повторение. Корреляции. практикум Cowles
24 мая Парная линейная регрессия. Ginzberg описание данных
30 мая Практикум. Сравнение трех и более групп: ANOVA и тест Краскелла-Уоллиса. практикум
7 июня

Конспекты (в помощь к практическим занятиям)

Что почитать и порешать

  • Модуль 3: теория вероятностей (список)
  • Модуль 4: статистика (tba)