| Папка/Файл | Описание |
|---|---|
datasets |
Наборы данных в формате CSV |
exercises |
Листочки с заданиями (исходные файлы) |
jupyter-notebooks |
Разбор примеров |
jupyter-templates |
Шаблоны на Python |
README |
Этот файл |
linregression-with-Python |
Работа с регрессией в Python (пакет statsmodels) |
syllabus |
Календарный план |
| Библиотека | Описание |
|---|---|
pandas |
Табличные данные |
numpy |
Работа с массивами данных, преобразование данных |
statsmodels |
Регрессионный анализ |
scipy.stats |
Статистические методы (распределения и проч) |
seaborn |
Визуализация статистических данных |
plotly |
Визуализация |
matplotlib |
Визуализация |
- Листок 01: Метод наименьших квадратов (PDF)
- Листок 02: Интерпретация коэффициентов (PDF)
- Листок 03: Степень подгонки (PDF)
- Листок 04: Прогнозирование (PDF)
- Листок 05: Категориальные переменные, структурные сдвиги (PDF)
- Листок 06: t-тест, значимость коэффициентов (PDF)
- Листок 07: F-тест для коэффициентов (PDF)
- Листок 08: Доверительные интервалы (PDF)
- Листок 09: Мультиколлинеарность (PDF)
- Листок 10: Диагностика модели регрессии: гетероскедастичность (PDF)
- Листок 11: Диагностика модели регрессии: серийная корреляция (PDF)