Введение в регрессионный анализ: различия между версиями

Материал из MathINFO
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 26: Строка 26:
  
 
* Лекция 2. Описательные статистики, доверительные интервалы, проверка гипотез, условия Гаусса-Маркова.
 
* Лекция 2. Описательные статистики, доверительные интервалы, проверка гипотез, условия Гаусса-Маркова.
* Практикум 2. Описательные статистики, доверительные интервалы, проверка гипотез ([https://www.dropbox.com/scl/fi/6p4xim7p6ys1alr4u7kvm/reg-practice01.ipynb?rlkey=lly44kft8c43lzb1cwajqt5dw&dl=0 ipynb], [https://www.dropbox.com/scl/fi/d5hfs72lc1iga8izkfot5/flats.csv?rlkey=ojh9of42r0lyg0ptju1nlhjvn&dl=0 flats.csv]).
+
* [https://github.com/allatambov/PyReg23/blob/main/reg-practice01.ipynb Практикум 2.] Описательные статистики, доверительные интервалы, проверка гипотез ([https://www.dropbox.com/scl/fi/6p4xim7p6ys1alr4u7kvm/reg-practice01.ipynb?rlkey=lly44kft8c43lzb1cwajqt5dw&dl=0 ipynb], [https://www.dropbox.com/scl/fi/d5hfs72lc1iga8izkfot5/flats.csv?rlkey=ojh9of42r0lyg0ptju1nlhjvn&dl=0 flats.csv]).
 
* [https://www.dropbox.com/scl/fi/cg9qjtmb9ktxgki38bbct/seminar02.pdf?rlkey=ditcbzo8a5x355butt8li1xmf&dl=0 Семинар 2]. Статистический вывод и парная регрессия.
 
* [https://www.dropbox.com/scl/fi/cg9qjtmb9ktxgki38bbct/seminar02.pdf?rlkey=ditcbzo8a5x355butt8li1xmf&dl=0 Семинар 2]. Статистический вывод и парная регрессия.
  

Версия 00:33, 13 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.

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. Решения.

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. Решения.

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. Решения.

Домашние задания

Домашнее задание Дедлайн Варианты Ссылка для сдачи
Домашнее задание 1 5 октября 23:59 варианты данные ссылка
Домашнее задание 2 18 октября 23:59 варианты данные ссылка