Статистика 101: линейная регрессия, самые основы 📈

Это первое видео из серии «Статистика 101» из серии, которая будет или уже (в зависимости от того, когда вы смотрите это видео) состоящей из нескольких частей и посвящённой простой линейной регрессии. В ближайшие несколько минут мы рассмотрим основы простой линейной регрессии, начиная с самого начала. И для справки: с этого момента, когда я говорю «регрессия», я имею в виду простую линейную регрессию, а не множественную регрессию или нелинейные модели. Регрессия позволяет нам математически моделировать взаимосвязь между двумя или более переменными. Сейчас мы будем работать всего с двумя переменными: независимой и зависимой. Дело в том, что, когда мы говорим о «хорошести» регрессионной модели, мы фактически сравниваем её с другой конкретной моделью. Зачастую студенты этого не осознают. Итак, в этом видео мы поговорим об этой идее. Я также начну знакомить вас с основными терминами и понятиями, которые помогут вам в работе с регрессией. В этом видео нет формул и расчётов. Мы лишь расскажем вам о сути «хороших» регрессионных моделей. Итак, если вы новичок в регрессии или всё ещё пытаетесь понять, что это такое... это видео для вас. Устраивайтесь поудобнее, расслабьтесь, и давайте приступим к работе. Оглавление моего плейлиста, PDF-документы с видеоруководством и файлы для скачивания можно найти на моём сайте: https://www.bcfoltz.com
#статистика #регрессия #машинноеобучение