Введение в регрессионный анализ: различия между версиями
| Строка 62: | Строка 62: | ||
* [https://github.com/allatambov/IntroToReg22/blob/main/read03.md что] почитать по теме | * [https://github.com/allatambov/IntroToReg22/blob/main/read03.md что] почитать по теме | ||
| − | '''Практикум 3.''' Анализ остатков модели. Качество линейной модели и ANOVA-таблица | + | '''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 запись] семинаров | * 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 запись] 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] | * 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] | ||
* все файлы в одной [https://www.dropbox.com/sh/vijv4tdj16ofjsn/AAAOpoHyOA14qGDjjZHE0FW4a?dl=0 папке] на Dropbox | * все файлы в одной [https://www.dropbox.com/sh/vijv4tdj16ofjsn/AAAOpoHyOA14qGDjjZHE0FW4a?dl=0 папке] на Dropbox | ||
| + | |||
| + | === Неделя 4. Множественная регрессия. === | ||
| + | |||
| + | '''Лекция 4.''' Множественная регрессия. | ||
| + | |||
| + | * [https://github.com/allatambov/IntroToReg22/blob/main/read04.md что] почитать по теме | ||
| + | |||
| + | '''Практикум 4. ''' Парная линейная модель с бинарным предиктором. Множественная регрессия. | ||
| + | |||
| + | * [запись] семинаров | ||
| + | * фвйл 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] | ||
=== Памятки по темам === | === Памятки по темам === | ||
| Строка 80: | Строка 91: | ||
! Домашнее задание !! Условия !! Дедлайн !! Куда сдавать | ! 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]|| | + | | 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 || задание || || | | Домашнее задание 2 || задание || || | ||
Версия 03:14, 30 сентября 2022
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.
Семинары ведёт: Тамбовцева Алла Андреевна.
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 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: для Windows, для Mac OS (файл R-4.2.1.pkg);
- RStudio: для разных систем.
При желании можно воспользоваться облачной версией RStudio Cloud.
Введение в R и RStudio:
- Интерфейс RStudio, работа с консолью, сохранение выборки в виде числового вектора и её описание (видео).
- Создание файла с кодом, загрузка данных из csv-файла, предварительное знакомство с данными (видео, CSV).
- Примеры построения графиков в R (видео).
Материалы занятий
Неделя 1. Введение в регрессионный анализ.
Лекция 1. Повторение основных понятий статистики. Коэффициент корреляции Пирсона и парная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов.
- что почитать по теме
Практикум 1. Введение в работу с данными. Коэффициент корреляции Пирсона и парная линейная регрессия.
- файл с данными canada.csv, файл с кодом regression-practice01.R, конспект practice01.pdf
- все файлы в одной папке на Dropbox
Дополнительно: список цветов в R, палитра цветов от Google.
Неделя 2. Парная линейная регрессия. Условия Гаусса-Маркова.
Лекция 2. Парная линейная регрессия. Условия Гаусса-Маркова. Распределение оценок коэффициентов модели. Анализ остатков.
- что почитать по теме
Практикум 2. Парная линейная регрессия. Анализ остатков модели.
- семинарский листок, запись семинаров
- файл с данными canada.csv, файл с кодом regression-practice02.R.
- все файлы в одной папке на Dropbox
Неделя 3. Оценка качества модели. Парная регрессия с бинарным предиктором.
Лекция 3. Качество модели: ANOVA-таблица и коэффициент детерминации. Парная регрессия с бинарным предиктором.
- что почитать по теме
Практикум 3. Анализ остатков модели. Качество линейной модели и ANOVA-таблица.
- семинарский листок, решения, запись семинаров
- файл с данными life_expect.csv, файл с кодом regression-practice03.R, конспект practice03.pdf
- все файлы в одной папке на Dropbox
Неделя 4. Множественная регрессия.
Лекция 4. Множественная регрессия.
- что почитать по теме
Практикум 4. Парная линейная модель с бинарным предиктором. Множественная регрессия.
- [запись] семинаров
- фвйл с данными canada.csv, файл с кодом regression-practice04.R
Памятки по темам
- Повторение. Введение в парную линейную регрессию (по мотивам лекции 1). PDF.
- Парная линейная регрессия: основные понятия и формулы, условия Гаусса-Маркова, распределение оценок коэффициентов модели, проверка гипотезы о значимости коэффициента регрессии (по мотивам лекции 2). PDF.
- ANOVA-таблица и коэффициент детерминации (по мотивам лекции 3). PDF.
Домашние задания
| Домашнее задание | Условия | Дедлайн | Куда сдавать |
|---|---|---|---|
| Домашнее задание 1 | варианты данные | 6 октября 23:59 | по группам: 211 212 213 214 |
| Домашнее задание 2 | задание | ||
| Домашнее задание 3 | задание |
