Введение в регрессионный анализ: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
| Строка 50: | Строка 50: | ||
* [https://github.com/allatambov/PyReg23/blob/main/reg-practice06.ipynb Практикум 6]. Линейные модели с эффектом взаимодействия, выгрузка результатов регрессионного анализа ([https://www.dropbox.com/scl/fi/phq30nreglaph5pleaqze/reg-practice06.ipynb?rlkey=608dgnx7084vciqhkdlp7pvzd&dl=0 ipynb], [https://www.dropbox.com/scl/fi/0lh7p65rbf71ueuhk4uzf/ug_replication_data.csv?rlkey=jlnw0t6a8wair0l5vs69bbih8&dl=0 ug_replication_data.csv]). | * [https://github.com/allatambov/PyReg23/blob/main/reg-practice06.ipynb Практикум 6]. Линейные модели с эффектом взаимодействия, выгрузка результатов регрессионного анализа ([https://www.dropbox.com/scl/fi/phq30nreglaph5pleaqze/reg-practice06.ipynb?rlkey=608dgnx7084vciqhkdlp7pvzd&dl=0 ipynb], [https://www.dropbox.com/scl/fi/0lh7p65rbf71ueuhk4uzf/ug_replication_data.csv?rlkey=jlnw0t6a8wair0l5vs69bbih8&dl=0 ug_replication_data.csv]). | ||
| − | * [https://www.dropbox.com/scl/fi/igsjgdtitrnuopdzh8df6/seminar06.pdf?rlkey=9xx8475n80x5egftpng6ktq1a&dl=0 Семинар 6]. Линейные модели с эффектом взаимодействия. | + | * [https://www.dropbox.com/scl/fi/igsjgdtitrnuopdzh8df6/seminar06.pdf?rlkey=9xx8475n80x5egftpng6ktq1a&dl=0 Семинар 6]. Линейные модели с эффектом взаимодействия, [https://www.dropbox.com/scl/fi/eiqg2vzime6c40dk3ed6y/seminar06-solutions.pdf?rlkey=kypbuj0upayd3bm4wi8xxabr8&dl=0 решения]. |
== Домашние задания == | == Домашние задания == | ||
Версия 20:50, 16 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. 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.
Неделя 6. Линейные модели с эффектом взаимодействия
- Практикум 6. Линейные модели с эффектом взаимодействия, выгрузка результатов регрессионного анализа (ipynb, ug_replication_data.csv).
- Семинар 6. Линейные модели с эффектом взаимодействия, 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 |
