Введение в регрессионный анализ: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
| Строка 10: | Строка 10: | ||
* Формула оценки: '''Итог = 0.15 * ДЗ1 + 0.15 * ДЗ2 + 0.25 * ДЗ3 + 0.15 * Проверочная работа + 0.3 * Экзамен'''. | * 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. | + | * 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. | * 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. | * Домашнее задание можно сдать в течение суток после дедлайна с потерей 2 баллов от полученной оценки. Работы, сданные позже, не проверяются. | ||
Версия 01:27, 1 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.
