Просмотр кода страницы Введение в регрессионный анализ

Дорогие студенты!

Это страница обязательного курса '''«Введение в регрессионный анализ»''', читаемого на программе '''«Политология»''' 2 курса бакалавриата в 1 модуле 2022-2023 учебного года.

Лекции читает: Макаров Алексей Алексеевич. <br>
Семинары ведёт: Тамбовцева Алла Андреевна. <br>
Гостевые лекторы: Стукал Денис Константинович, Сальникова Дарья Вячеславовна, Седашов Евгений Александрович.

== Правила игры ==

* Формула оценки: '''Итог = 0.15 * ДЗ1 + 0.15 * ДЗ2 + 0.25 * ДЗ3 + 0.15 * Проверочная работа + 0.3 * Экзамен'''.
* Подробные пояснения по формам контроля можно посмотреть [https://github.com/allatambov/IntroToReg22/blob/main/%D0%A0%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B8%CC%86%20%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%BE%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B8.pdf здесь].
* Домашние задания сдаются в электронном виде через запросы Dropbox. 
* Домашнее задание можно сдать в течение суток после дедлайна с потерей 2 баллов от полученной оценки. Работы, сданные позже, не проверяются.

== Программное обеспечение ==

Для работы на этом курсе необходимо установить (именно в таком порядке): R и RStudio. Если у вас уже установлена более ранняя версия R или RStudio, специально переустанавливать их не нужно, они подходят для работы в рамках курса. Ссылки для скачивания:

* R: [https://cran.r-project.org/bin/windows/base/ для Windows], для [https://cran.r-project.org/bin/macosx/ Mac OS] (файл R-4.2.1.pkg);
* RStudio: для [https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download разных] систем.

При желании можно воспользоваться облачной версией [https://rstudio.cloud/ RStudio Cloud].

Введение в R и RStudio:

* Интерфейс RStudio, работа с консолью, сохранение выборки в виде числового вектора и её описание ([https://www.dropbox.com/s/hpo0j38j51vps2s/part01.mp4?dl=0 видео]).
* Создание файла с кодом, загрузка данных из csv-файла, предварительное знакомство с данными ([https://www.dropbox.com/s/ijromw7un15cp39/part02.mp4?dl=0 видео], [https://www.dropbox.com/s/h4pt8ml9phly4nt/flats.csv?dl=0 CSV]).
* Примеры построения графиков в R ([https://www.dropbox.com/s/f2dgddi9bkgi08y/part03.mp4?dl=0 видео]).

== Материалы занятий ==

=== Неделя 1. Введение в регрессионный анализ. ===

'''Лекция 1.''' Коэффициент корреляции Пирсона и парная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. 

'''Практикум 1.''' Введение в работу с данными. Коэффициент корреляции Пирсона и парная линейная регрессия.

* файл с данными [https://raw.githubusercontent.com/allatambov/IntroToReg22/main/canada.csv canada.csv], файл с кодом [https://www.dropbox.com/s/ngwwhm0w54hpzau/regression-practice01.R?dl=0 regression-practice01.R], конспект [https://github.com/allatambov/IntroToReg22/blob/main/practice-01.pdf practice01.pdf]
* [http://www.stat.columbia.edu/~tzheng/files/Rcolor.pdf список] цветов в R, [https://g.co/kgs/XRJz41 палитра] цветов от Google.

Что [https://github.com/allatambov/IntroToReg22/blob/main/read01.md почитать] по теме.

=== Неделя 2. Парная линейная регрессия. Условия Гаусса-Маркова. ===

'''Лекция 2.''' Парная линейная регрессия. Условия Гаусса-Маркова. Распределение оценок коэффициентов модели.

'''Практикум 2.''' Парная линейная регрессия. Анализ остатков модели. 

* [https://www.dropbox.com/sh/r5wdz4wurs4o0zq/AAAN_uSQInFNLopyUKyrfX6ha?dl=0 видеозапись] семинаров
* файл с данными [https://raw.githubusercontent.com/allatambov/IntroToReg22/main/canada.csv canada.csv], файл с кодом [https://www.dropbox.com/s/lakh34s75e2oczj/regression-practice02.R?dl=0 regression-practice02.R].

Что [https://github.com/allatambov/IntroToReg22/blob/main/read02.md почитать] по теме.

=== Неделя 3. Оценка качества модели. Парная регрессия с бинарным предиктором. ===

'''Лекция 3.''' Качество модели: ANOVA-таблица и коэффициент детерминации. Парная регрессия с бинарным предиктором. 

'''Практикум 3.''' Анализ остатков модели. Качество линейной модели и ANOVA-таблица.

* семинарский [https://www.dropbox.com/s/r204jyfmwm4lgw2/problems01.pdf?dl=0 листок], [https://www.dropbox.com/s/6ltda08u3l2toaj/problems01-solutions.pdf?dl=0 решения], [https://www.dropbox.com/sh/tdh0dhr2b5qocta/AAB1wGE-rjV7q_yZV2wBx4H_a?dl=0 видеозапись] семинаров
* файл с данными [https://raw.githubusercontent.com/allatambov/IntroToReg22/main/life_expect.csv life_expect.csv], файл с кодом [https://www.dropbox.com/s/5k2fiezb1f5f6bj/regression-practice03.R?dl=0 regression-practice03.R], конспект [https://www.dropbox.com/s/y6shqm2hmp9mwiq/practice03.pdf?dl=0 practice03.pdf]

Что [https://github.com/allatambov/IntroToReg22/blob/main/read03.md почитать] по теме

=== Неделя 4. Парная регрессия с бинарным предиктором. Множественная регрессия. ===

'''Лекция 4.''' Парная регрессия с бинарным предиктором. Множественная регрессия. 

'''Практикум 4. ''' Парная линейная модель с бинарным предиктором. Множественная регрессия.

* [https://www.dropbox.com/sh/a3iv0lqa9azfno0/AAAc2iESo3-uxhjvKVDh5-Oia?dl=0 видеозапись] семинаров
* файл с данными [https://www.dropbox.com/s/dcj3rti1dfhtdns/canada.csv?dl=0 canada.csv], файл с кодом [https://www.dropbox.com/s/n7dp8yw5jgi8chh/regression-practice04.R?dl=0 regression-practice04.R]
* [http://shiny.calpoly.sh/3d_regression/ визуализация] для множественной регрессии

=== Неделя 5. Гетероскедастичность и влиятельные наблюдения. ===

'''Лекция 5.''' Гетероскедастичность и влиятельные наблюдения. 

'''Практикум 5. '''Множественная регрессия на экспериментальных данных. Выявление гетероскедастичности.

* [https://www.dropbox.com/sh/slzecrha80g6h7w/AAB9t-dpbedcI5ZhRugZ1K0ra?dl=0 видеозапись] семинаров
* файл с данными [https://www.dropbox.com/s/l5jmq9js6cl8djf/diet.csv?dl=0 diet.csv], файл с кодом [https://www.dropbox.com/s/kg94n9xst6k0qju/regression-practice05.R?dl=0 regression-practice05.R]

Что [https://github.com/allatambov/IntroToReg22/blob/main/read05.md почитать] по теме

=== Неделя 6. Проверка условий Гаусса-Маркова для множественной регрессии. ===

'''Лекция 6.''' Проверка условий Гаусса-Маркова для множественной регрессии. Проверка нормальности остатков модели.

'''Практикум 6. '''Проверка условий Гаусса-Маркова для множественной регрессии.

* [https://www.dropbox.com/sh/zk19xymwzjh38br/AAD45A-p_v9jXcqzd1E8u5qaa?dl=0 видеозапись] семинаров, не везде все записалось, рекомендую запись группы 214
* файл с данными [https://www.dropbox.com/s/ktzkqae6sprx92m/Salaries.csv?dl=0 Salaries.csv], файл с кодом [https://www.dropbox.com/s/dteqxaxzmrgwkzm/regression-practice06.R?dl=0 regression-practice06.R], конспект [https://github.com/allatambov/IntroToReg22/blob/main/practice06.pdf regression-practice06.pdf] (если не открывается – [https://www.dropbox.com/s/iprst99b0p5twt3/practice06.pdf?dl=0 здесь]).

Что [https://github.com/allatambov/IntroToReg22/blob/main/read06.md почитать] по теме

=== Неделя 7. Difference-in-Differences ===

* [https://www.dropbox.com/scl/fo/vfcd055emktxcv3ap9a9j/h?dl=0&rlkey=adv0uv3v5k7f1r16xbbfseii7 видеозапись] семинаров
* файл с данными [https://www.dropbox.com/s/xwinypgs4f5e1sq/draca_upd.csv?dl=0 draca_upd.csv], файл с кодом [https://www.dropbox.com/s/93m79jt8n5obzvq/regressions-practice07.R?dl=0 regression-practice07.R]

Что [почитать] по теме

=== Памятки по темам ===

* Парная линейная регрессия: основные понятия и формулы, условия Гаусса-Маркова, распределение оценок коэффициентов модели [https://www.dropbox.com/s/04ysfu1zvtnu4re/regressions.pdf?dl=0 PDF].

== Домашние задания ==

{| class="wikitable"
|-
! Домашнее задание !! Условия !! Дедлайн !! Куда сдавать
|-
| Домашнее задание 1 || [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1CG3MkrjXmDxmiYHHGc4DXbwJwKyyWWhvpIVGc5L1C_8/edit?usp=sharing варианты] [https://www.dropbox.com/sh/gqqucd3zndplddq/AADKlBTli-IRU4h6gOoGONpIa?dl=0 данные]|| 6 октября 23:59 || по группам: [https://www.dropbox.com/request/IAywSNTtKA263Z3lEEl7 211] [https://www.dropbox.com/request/Y1zBGgRuvfZCzbCsJK5n 212] [https://www.dropbox.com/request/cVf9l2TBpuximwy0WIVz 213] [https://www.dropbox.com/request/zIH0LPMZDDEgxtbRQGIw 214]
|-
| Домашнее задание 2 || [https://www.dropbox.com/s/5i6lfs0frud9n9j/reg-hw02.pdf?dl=0 задание] || 15 октября 23:59 || по группам: [https://www.dropbox.com/request/Fyvek0eWxrDisTwwVZhC 211] [https://www.dropbox.com/request/RAGA5pxn07tTfvp3keK2 212] [https://www.dropbox.com/request/iEtS6NzSruEbyXq9S5gH 213] [https://www.dropbox.com/request/afB2WrjwFwprpwpnG8Fa 214]
|-
| Домашнее задание 3 || [https://www.dropbox.com/s/54bussikfz85suu/reg-hw03.pdf?dl=0 задание] [https://www.dropbox.com/sh/is34i1303k4nyx1/AACg-FQ-Fd_G7_EX_iO0Y--Ma?dl=0 данные] || 23 октября 23:59 или 26 октября 15:00 || по группам: [https://www.dropbox.com/request/oid1q0FspAnxf1Gas60t 211] [https://www.dropbox.com/request/YuPJNkdJ806ng8QHe37N 212] [https://www.dropbox.com/request/DLivqKKpza8jBpfjiNFn 213] [https://www.dropbox.com/request/QFsL95kWSQ9RsIGd11ae 214]
|}