Введение в регрессионный анализ: различия между версиями
| Строка 28: | Строка 28: | ||
* 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]). | * 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]). | * 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.''' Повторение основных понятий статистики. Коэффициент корреляции Пирсона и парная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. | ||
| + | |||
| + | * краткий [конспект] лекции | ||
| + | * [https://github.com/allatambov/IntroToReg22/blob/main/read01.md что] почитать по теме | ||
| + | |||
| + | '''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] и файл с кодом [https://raw.githubusercontent.com/allatambov/IntroToReg22/main/regression-practice01.R regression-practice01.R] | ||
| + | * конспект практикума [https://github.com/allatambov/IntroToReg22/blob/main/practice-01.pdf practice01.pdf] | ||
| + | |||
| + | Дополнительно: [http://www.stat.columbia.edu/~tzheng/files/Rcolor.pdf список] цветов в R, [https://g.co/kgs/XRJz41 палитра] цветов от Google. | ||
Версия 03:17, 12 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.
- краткий [конспект] лекции
- что почитать по теме
Практикум 1. Введение в работу с данными. Коэффициент корреляции Пирсона и парная линейная регрессия.
- файл с данными canada.csv и файл с кодом regression-practice01.R
- конспект практикума practice01.pdf
