НИС Введение в регрессионный анализ: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
| Строка 28: | Строка 28: | ||
* Парная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. | * Парная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. | ||
| − | * Семинар 2. Парная линейная регрессия ([https://github.com/allatambov/IntroReg24/blob/main/reg-seminar02.ipynb ipynb], [https://github.com/allatambov/IntroReg24/blob/main/trust_consp.csv trust_consp.csv]). | + | * Семинар 2. Парная линейная регрессия ([https://github.com/allatambov/IntroReg24/blob/main/reg-seminar02.ipynb ipynb], [https://github.com/allatambov/IntroReg24/blob/main/trust_consp.csv trust_consp.csv]), решения ([https://github.com/allatambov/IntroReg24/blob/main/reg-seminar02-solved.ipynb ipynb]). |
Версия 22:13, 13 сентября 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.
Содержание
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.
- Парная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов.
- Семинар 2. Парная линейная регрессия (ipynb, trust_consp.csv), решения (ipynb).
