НИС Введение в регрессионный анализ: различия между версиями

Материал из MathINFO
Перейти к навигации Перейти к поиску
 
(не показано 19 промежуточных версий этого же участника)
Строка 34: Строка 34:
  
 
* Лекция 3. Проверка гипотез о коэффициентах регрессии. Условия Гаусса-Маркова.
 
* Лекция 3. Проверка гипотез о коэффициентах регрессии. Условия Гаусса-Маркова.
−
* Семинар 3. Парная линейная регрессия: проверка гипотез о коэффициентах ([https://github.com/allatambov/IntroReg24/blob/main/seminar03.ipynb ipynb], [https://github.com/allatambov/IntroReg24/blob/main/salaries.csv salaries.csv]), решения (ipynb).
+
* Семинар 3. Парная линейная регрессия: проверка гипотез о коэффициентах ([https://github.com/allatambov/IntroReg24/blob/main/seminar03.ipynb ipynb], [https://github.com/allatambov/IntroReg24/blob/main/salaries.csv salaries.csv]), решения ([https://github.com/allatambov/IntroReg24/blob/main/seminar03-solved.ipynb ipynb]).
 +
 
 +
=== Неделя 4. Парная линейная регрессия. Доверительный интервал для наклона. ===
 +
 
 +
* Лекция 4. Парная линейная регрессия. Доверительный интервал для наклона.
 +
* Семинар 4. Парная линейная регрессия: доверительный интервал для наклона ([https://github.com/allatambov/IntroReg24/blob/main/reg-seminar04.ipynb ipynb], [https://github.com/allatambov/IntroReg24/blob/main/city24.csv city24.csv]), решения ([https://github.com/allatambov/IntroReg24/blob/main/reg-seminar04-solved.ipynb ipynb]).
 +
 
 +
=== Неделя 5. Парные и множественные регрессии. R-squared. ===
 +
 
 +
* Семинар 5. Парные и множественные регрессии. R-squared ([https://github.com/allatambov/IntroReg24/blob/main/reg-seminar05.ipynb ipynb], [https://github.com/allatambov/IntroReg24/blob/main/english.csv english.csv]), решения ([https://github.com/allatambov/IntroReg24/blob/main/reg-seminar05-solved.ipynb ipynb]).
 +
 
 +
=== Неделя 6. Модели с фиктивными переменными. ===
 +
 
 +
* Семинар 6. Модели с фиктивными переменными ([https://github.com/allatambov/IntroReg24/blob/main/reg-seminar06.ipynb ipynb], [https://github.com/allatambov/IntroReg24/blob/main/english.csv english.csv], [https://github.com/allatambov/IntroReg24/blob/main/networks.csv networks.csv]), решения ([https://github.com/allatambov/IntroReg24/blob/main/reg-seminar06-solved.ipynb ipynb]).
  
 
== Домашние задания ==
 
== Домашние задания ==
Строка 40: Строка 53:
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
 
|-
 
|-
−
! Домашнее задание !! Варианты !! Дедлайн
+
! Домашнее задание !! Варианты !! Дедлайн !! Куда сдавать
 
|-
 
|-
−
| Домашнее задание 1 || [https://disk.yandex.ru/d/wF8Pxcr2EVQxuw  ipynb] [https://disk.yandex.ru/d/fZKfSVC-FAf2gw csv] || 04.10 23:59
+
| Домашнее задание 1 || [https://disk.yandex.ru/d/wF8Pxcr2EVQxuw  ipynb] [https://disk.yandex.ru/d/fZKfSVC-FAf2gw csv] || 04.10 23:59 || –
 
|-
 
|-
−
| Домашнее задание 2 || ||  
+
| Домашнее задание 2 || [https://disk.yandex.ru/d/PQFzFRkIJgCjiw ipynb] || 23.11 23:59 || [https://www.dropbox.com/request/YeSsmggBKQzTNDlUyztr ссылка]
 
|}
 
|}
 +
 +
== Практикум ==
 +
 +
* Cheat-file с кодом: [https://github.com/allatambov/IntroReg24/blob/main/pyreg-cheatsheet.ipynb pyreg-cheatsheet.ipynb], он же в [https://disk.yandex.ru/i/2g2B-K7TRhxkjg pdf].

Текущая версия на 14:32, 17 ноября 2024

Дорогие студенты!

Это страница обязательного курса «Введение в регрессионный анализ», читаемого на ОП«Политология» 2 курса бакалавриата в 1-2 модулях 2024-2025 учебного года.

Лекции читает: Стукал Денис Константинович.
Семинары ведут: Тамбовцева Алла Андреевна (1 модуль), Синицина Арина Викторовна (2 модуль).
Учебные ассистенты: Косимова Сабина, Кулик Екатерина.

Правила игры

  • Программа курса.
  • Формула оценки: 0.05 * ДЗ1 + 0.05 * ДЗ2 + 0.15 * Практикум1 + 0.15 * Практикум2 + 0.1 * ПР1 + 0.1 * ПР2 + 0.4 * Экзамен.
  • ДЗ1 и ДЗ2 – средние арифметические оценок за все ДЗ в 1-ом и 2-ом модуле (без округлений),
    Практикум1 и Практикум2 – оценки за практикумы на семинаре в конце 1-ого и 2-ого модуля,
    ПР1 и ПР2 – доля баллов (умноженная на 10) суммарно полученных за проверочные на лекциях 1-ого и 2-ого модуля.
  • Оценка за экзамен – блокирующая.

Материалы курса

Материалы лекций размещаются на Яндекс-диске (см. рассылку по курсу), материалы семинаров (1 модуль) публикуются на этой странице.

Неделя 1. Введение в парную регрессию. Критерий Стьюдента для двух выборок.

  • Лекция 1. Введение в парную регрессию.
  • Семинар 1. Вспоминаем pandas и scipy. Критерий Стьюдента для двух выборок (ipynb, sentiment.csv).
  • Решения семинара 1 (ipynb), решение бонусной задачи (ipynb).
  • Необязательное домашнее задание 1 (ipynb), решения (ipynb).

Неделя 2. Парная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов.

  • Лекция 2. Парная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов.
  • Семинар 2. Парная линейная регрессия (ipynb, trust_consp.csv), решения (ipynb).
  • Необязательное домашнее задание 2 (ipynb, salaries.csv), решения (ipynb).

Неделя 3. Парная линейная регрессия. Проверка гипотез о коэффициентах.

  • Лекция 3. Проверка гипотез о коэффициентах регрессии. Условия Гаусса-Маркова.
  • Семинар 3. Парная линейная регрессия: проверка гипотез о коэффициентах (ipynb, salaries.csv), решения (ipynb).

Неделя 4. Парная линейная регрессия. Доверительный интервал для наклона.

  • Лекция 4. Парная линейная регрессия. Доверительный интервал для наклона.
  • Семинар 4. Парная линейная регрессия: доверительный интервал для наклона (ipynb, city24.csv), решения (ipynb).

Неделя 5. Парные и множественные регрессии. R-squared.

  • Семинар 5. Парные и множественные регрессии. R-squared (ipynb, english.csv), решения (ipynb).

Неделя 6. Модели с фиктивными переменными.

Домашние задания

Домашнее задание Варианты Дедлайн Куда сдавать
Домашнее задание 1 ipynb csv 04.10 23:59 –
Домашнее задание 2 ipynb 23.11 23:59 ссылка

Практикум

Источник — http://math-info.hse.ru/wiki2024-25/index.php?title=НИС_Введение_в_регрессионный_анализ&oldid=213