Введение в регрессионный анализ: различия между версиями
| Строка 40: | Строка 40: | ||
'''Практикум 1.''' Введение в работу с данными. Коэффициент корреляции Пирсона и парная линейная регрессия. | '''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 данными [https://raw.githubusercontent.com/allatambov/IntroToReg22/main/canada.csv canada.csv], файл с кодом [https://raw.githubusercontent.com/allatambov/IntroToReg22/main/regression-practice01.R regression-practice01.R], конспект [https://github.com/allatambov/IntroToReg22/blob/main/practice-01.pdf practice01.pdf] |
| − | + | * все файлы в одной [https://www.dropbox.com/sh/f4fj8dv2xz2cqen/AAA2nGynupWHheArtWbi_5uTa?dl=0 папке] на Dropbox | |
Дополнительно: [http://www.stat.columbia.edu/~tzheng/files/Rcolor.pdf список] цветов в R, [https://g.co/kgs/XRJz41 палитра] цветов от Google. | Дополнительно: [http://www.stat.columbia.edu/~tzheng/files/Rcolor.pdf список] цветов в R, [https://g.co/kgs/XRJz41 палитра] цветов от Google. | ||
Версия 03:31, 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, файл с кодом regression-practice01.R, конспект practice01.pdf
- все файлы в одной папке на Dropbox
