Введение в регрессионный анализ: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Строка 65: | Строка 65: | ||
== Практикум == | == Практикум == | ||
− | * Пара с 11:10: [https://www.dropbox.com/scl/fi/c9m42f8jodk6ktu8dxn60/practice-v01.ipynb?rlkey=tw7vxi9us2c3hizafopasblxk&dl=0 ipynb]. | + | * Пара с 11:10: [https://www.dropbox.com/scl/fi/c9m42f8jodk6ktu8dxn60/practice-v01.ipynb?rlkey=tw7vxi9us2c3hizafopasblxk&dl=0 ipynb], загружать решения [https://www.dropbox.com/request/NRpLDYtJx4C8EJr7voXM сюда]. |
* Пара с 13:00: ipynb. | * Пара с 13:00: ipynb. | ||
* Пара с 14:20: ipynb. | * Пара с 14:20: ipynb. |
Версия 11:25, 20 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. Решения.
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. Решения.
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 |