Основы статистики. Анатолий Карпов. Институт биоинформатики. Часть 3

3. Корреляция и регрессия.
3.1 Понятие корреляции
3.2 Условия применения коэффициента корреляции
3.3 Регрессия с одной независимой переменной
3.4 Гипотеза о значимости взаимосвязи и коэффициент детерминации
3.5 Условия применения линейной регрессии с одним предиктором
3.6 Применение регрессионного анализа и интерпретация результатов
3.7 Задача предсказания значений зависимой переменной
3.8 Регрессионный анализ с несколькими независимыми переменными
3.9 Выбор наилучшей модели
3.10 Классификация: логистическая регрессия и кластерный анализ
3.11 Заключение
stepic.org/cou...
Основы статистики. Часть 1 • Основы статистики. Ана...
Основы статистики. Часть 2 • Основы статистики. Ана...
Основы статистики. Часть 3 • Основы статистики. Ана...

[@zelot93]

54:07 3.6 Применение регрессионного анализа и интерпретация результатов ---- Бодро проснулся , спасибо!

[@_TeaDj_]

А вот спать не надо было, ахахахааха!

[@ДубовикЄвгенІванович]

Большое спасибо. У Вас талант объяснять.

[@mariafabelinskaya1292]

Большое спасибо. Удалось восстановить забытые с института знания буквально за 2 дня.

[@kirilldemichev7986]

00:00 3. Корреляция и регрессия.
00:15 3.1 Понятие корреляции
14:56 3.2 Условия применения коэффициента корреляции
27:33 3.3 Регрессия с одной независимой переменной
36:33 3.4 Гипотеза о значимости взаимосвязи и коэффициент детерминации
47:06 3.5 Условия применения линейной регрессии с одним предиктором
54:07 3.6 Применение регрессионного анализа и интерпретация результатов
1:04:56 3.7 Задача предсказания значений зависимой переменной
1:11:20 3.8 Регрессионный анализ с несколькими независимыми переменными
1:30:10 3.9 Выбор наилучшей модели
1:42:26 3.10 Классификация: логистическая регрессия и кластерный анализ
1:53:10 3.11 Заключение

[@wildcat101984]

Присоединяюсь к предыдущим отзывам. Огромное спасибо за ваш труд! Все очень четко, ясно, понятно, с примерами. Даже с моим абсолютно не математическим складом ума - я смогла понять.

[@shn68]

21:34 "Рассчитать корреляции Спирмена, вот по такой вот интересной формуле, которую мы тоже, слава богу, не собираемся с вами вводить", тоже самое подумала я.

[@Александр-л8з3э]

Очень хорошо подается материал. Талант!

[@leeloo_v]

Спасибо огромное! Очень многое прояснилось в моей голове. Отличный курс!

[@denismyagkov9252]

Спасибо. Это, пожалуй, лучшее объяснение.

[@tamashazhavyaskhan3142]

Огромное вам спасибо, ... очень доходчиво

[@dzhikirbaroman2692]

Дякую Вам за уроки!

[@СергейКузин-р3б]

Огромное спасибо! Посмотрел с удовольствием =)

[@lozserg1]

Прослушал с удовольствием все три урока. А по факторному анализу и более подробно по кластерному что-то планируете?

[@Regressor14]

Видно что человек понимает о чем говорит.

[@muratnurgazin1588]

Более подробно изучить статистику с практическими примерами и онлайн тестами вы можете здесь: th-cam.com/video/x6-NDIRmtv8/w-d-xo.html

[@АндрейСенин-ф2э]

Здравствуйте, поясните чайнику, множественная регрессия тоже, как и корреляция для количественных только переменных? Спасибо.

[@espada_i_daga]

1:07:35 только значение бедности меньше 0% будут только за 100% образования, то есть за границей графика

[@Booogieman]

кайф

[@АлександрТюрин-г3ф]

и регрессия