Введение в регрессионный анализ: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Строка 22: | Строка 22: | ||
* Лекция 1. Парная регрессия и метод наименьших квадратов. | * Лекция 1. Парная регрессия и метод наименьших квадратов. | ||
* [https://www.dropbox.com/scl/fi/58v5ubw5y2gts5733t5g7/seminar01.pdf?rlkey=4emocy0hyouek2kgofdyzsd11&dl=0 Семинар 1]. Парная регрессия и метод наименьших квадратов. | * [https://www.dropbox.com/scl/fi/58v5ubw5y2gts5733t5g7/seminar01.pdf?rlkey=4emocy0hyouek2kgofdyzsd11&dl=0 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 ([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. |
Версия 03:16, 15 сентября 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.