Введение в регрессионный анализ: различия между версиями
| Строка 64: | Строка 64: | ||
'''Практикум 3.''' Анализ остатков модели. Качество линейной модели и ANOVA-таблица. Парная линейная модель с бинарным предиктором. | '''Практикум 3.''' Анализ остатков модели. Качество линейной модели и ANOVA-таблица. Парная линейная модель с бинарным предиктором. | ||
| − | * семинарский [https://www.dropbox.com/s/r204jyfmwm4lgw2/problems01.pdf?dl=0 листок], [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 | ||
Версия 12:29, 27 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.
Содержание
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, конспект [practice02.pdf]
- 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. Парная линейная модель с бинарным предиктором.
- 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
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 | 3 октября 23:59 | по группам: 211 212 213 214 |
| Домашнее задание 2 | задание | ||
| Домашнее задание 3 | задание |
