Введение в регрессионный анализ

Дорогие студенты!

Это страница обязательного курса «Введение в регрессионный анализ», читаемого на программе «Политология» 2 курса бакалавриата в 1 модуле 2023-2024 учебного года.

Лекции читает: Стукал Денис Константинович.
Семинары ведёт: Тамбовцева Алла Андреевна.

Учебный ассистент: Гриневич Полина.

Правила игры

• Программа курса.
• Формула оценки: 0.25 * Проверочные + 0.2 * Практикум + 0.25 * ДЗ + 0.3 * Экзамен.
• Проверочные работы проводятся на лекциях, практикум – на одном из семинаров в конце курса.

Материалы курса

Материалы лекций размещаются на Яндекс-диске (см. рассылку по курсу), материалы семинаров публикуются на этой странице.

Неделя 1. Введение в парную регрессию.

• Лекция 1. Парная регрессия и метод наименьших квадратов.
• Семинар 1. Парная регрессия и метод наименьших квадратов. Решения.

Неделя 2. Статистический вывод.

• Лекция 2. Описательные статистики, доверительные интервалы, проверка гипотез, условия Гаусса-Маркова.
• Практикум 2. Описательные статистики, доверительные интервалы, проверка гипотез (ipynb, flats.csv).
• Семинар 2. Статистический вывод и парная регрессия. Решения.

Неделя 3. Парная регрессия и статистический вывод

• Лекция 3. Парная регрессия и статистический вывод. Коэффициент детерминации R2.
• Практикум 3. Парная линейная регрессия: построение, проверка гипотез, коэффициент R2 (ipynb, flats.csv).
• Семинар 3. Парная регрессия и статистический вывод. Решения.

Неделя 4. Модели с фиктивными переменными

• Лекция 4. Фиктивные переменные (дамми-переменные). Введение во множественную регрессию.
• Практикум 4. Модели с фиктивными переменными (видеозапись, ipynb, tooth.csv, networks.csv).
• Семинар 4. Модели с фиктивными переменными. Решения.

Неделя 5. Множественная линейная регрессия

• Лекция 5. Множественная регрессия.
• Практикум 5. Множественная регрессия и ее описание (ipynb, networks.csv, flats.csv).
• Семинар 5. Множественная регрессия и ее описание. Решения.

Неделя 6. Линейные модели с эффектом взаимодействия

• Практикум 6. Линейные модели с эффектом взаимодействия, выгрузка результатов регрессионного анализа (ipynb, ug_replication_data.csv).
• Семинар 6. Линейные модели с эффектом взаимодействия. Решения.

Домашние задания

Домашнее задание	Дедлайн	Варианты	Ссылка для сдачи
Домашнее задание 1	5 октября 23:59	варианты данные	ссылка
Домашнее задание 2	18 октября 23:59	варианты данные	ссылка