Введение в регрессионный анализ: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
| Строка 45: | Строка 45: | ||
* Лекция 5. Множественная регрессия. | * Лекция 5. Множественная регрессия. | ||
* Практикум 5. Множественная регрессия и ее описание ([https://www.dropbox.com/scl/fi/g5o506jk05vkr7ghreeq1/reg-practice05.ipynb?rlkey=rslsas2xprpvrv66zob5ddj00&dl=0 ipynb], [https://www.dropbox.com/scl/fi/ukojdzcwaxa3zkpyz4on0/networks.csv?rlkey=663ddy4xde7i036l8wlpz5ne5&dl=0 networks.csv], [https://www.dropbox.com/scl/fi/d5hfs72lc1iga8izkfot5/flats.csv?rlkey=ojh9of42r0lyg0ptju1nlhjvn&dl=0 flats.csv]). | * Практикум 5. Множественная регрессия и ее описание ([https://www.dropbox.com/scl/fi/g5o506jk05vkr7ghreeq1/reg-practice05.ipynb?rlkey=rslsas2xprpvrv66zob5ddj00&dl=0 ipynb], [https://www.dropbox.com/scl/fi/ukojdzcwaxa3zkpyz4on0/networks.csv?rlkey=663ddy4xde7i036l8wlpz5ne5&dl=0 networks.csv], [https://www.dropbox.com/scl/fi/d5hfs72lc1iga8izkfot5/flats.csv?rlkey=ojh9of42r0lyg0ptju1nlhjvn&dl=0 flats.csv]). | ||
| + | * [https://www.dropbox.com/scl/fi/pakfba4n0qk6yj3xnnlqt/seminar05.pdf?rlkey=2jz6y76w58j3b7ycceclcgm6n&dl=0 Семинар 5]. Множественная регрессия и ее описание. | ||
== Домашние задания == | == Домашние задания == | ||
Версия 15:20, 9 октября 2023
Дорогие студенты!
Это страница обязательного курса «Введение в регрессионный анализ», читаемого на программе «Политология» 2 курса бакалавриата в 1 модуле 2023-2024 учебного года.
Лекции читает: Стукал Денис Константинович.
Семинары ведёт: Тамбовцева Алла Андреевна.
Учебный ассистент: Гриневич Полина.
Содержание
Правила игры
- Программа курса.
- Формула оценки: 0.25 * Проверочные + 0.2 * Практикум + 0.25 * ДЗ + 0.3 * Экзамен.
- Проверочные работы проводятся на лекциях, практикум – на одном из семинаров в конце курса.
Материалы курса
Материалы лекций размещаются на Яндекс-диске (см. рассылку по курсу), материалы семинаров публикуются на этой странице.
Неделя 1. Введение в парную регрессию.
- Лекция 1. Парная регрессия и метод наименьших квадратов.
- Семинар 1. Парная регрессия и метод наименьших квадратов.
Неделя 2. Статистический вывод.
- Лекция 2. Описательные статистики, доверительные интервалы, проверка гипотез, условия Гаусса-Маркова.
- Практикум 2. Описательные статистики, доверительные интервалы, проверка гипотез (ipynb, flats.csv).
- Семинар 2. Статистический вывод и парная регрессия.
Неделя 3. Парная регрессия и статистический вывод
- Лекция 3. Парная регрессия и статистический вывод. Коэффициент детерминации R2.
- Практикум 3. Парная линейная регрессия: построение, проверка гипотез, коэффициент R2 (ipynb, flats.csv).
- Семинар 3. Парная регрессия и статистический вывод.
Неделя 4. Модели с фиктивными переменными
- Лекция 4. Фиктивные переменные (дамми-переменные). Введение во множественную регрессию.
- Практикум 4. Модели с фиктивными переменными (видеозапись, ipynb, tooth.csv, networks.csv).
- Семинар 4. Модели с фиктивными переменными.
Неделя 5. Множественная линейная регрессия
- Лекция 5. Множественная регрессия.
- Практикум 5. Множественная регрессия и ее описание (ipynb, networks.csv, flats.csv).
- Семинар 5. Множественная регрессия и ее описание.
Домашние задания
| Домашнее задание | Дедлайн | Варианты | Ссылка для сдачи |
|---|---|---|---|
| Домашнее задание 1 | 5 октября 23:59 | варианты данные | ссылка |
| Домашнее задание 2 |
