Скачать или смотреть ⏩⏩Множественная линейная регрессия в Python: полное руководство с диагностическим тестированием и...

🎯 Изучите множественную линейную регрессию ПРАВИЛЬНО!

В этом подробном руководстве по Python вы освоите каждый этап построения, тестирования и валидации модели множественной линейной регрессии — от нуля до диагностики профессионального уровня.

🔥 Что вы изучите: ✅ Генерация и предварительная обработка данных с помощью NumPy и Pandas ✅ Построение моделей множественной линейной регрессии с помощью Statsmodels ✅ Создание впечатляющих исследовательских визуализаций с помощью Plotly ✅ Интерпретация моделей: понимание коэффициентов, p-значений и R-квадрата ✅ Анализ остатков: графики Q-Q и диагностика гистограмм ✅ Проверка нормальности: реализация теста Шапиро-Уилка ✅ Выявление мультиколлинеарности: анализ VIF (фактор инфляции дисперсии) ✅ Рекомендации по валидации моделей

📊 Реальный бизнес-кейс: прогнозирование продаж (в миллионах) с использованием:

Размера клиентской базы
Процентных ставок
Расходов на телевизионную рекламу
💻 Используемые библиотеки: pandas | numpy | scipy | statsmodels | plotly | matplotlib
Идеально для:

Начинающих в Data Science, изучающих регрессионный анализ
Студентов, готовящихся к курсам по статистике/машинному обучению
Аналитиков, желающих правильно проверить предположения модели
Всех, кто хочет выйти за рамки базовых руководств по регрессии
⏱️ Временные метки: 00:00 - Введение и настройка XX:XX - Генерация и исследование данных XX:XX - Построение регрессионной модели XX:XX - Интерпретация сводки модели XX:XX - Диагностика остатков (графики Q-Q) XX:XX - Тест на нормальность Шапиро-Уилка XX:XX - Проверка мультиколлинеарности VIF XX:XX - Заключительные выводы и выводы

Это не просто очередной учебник по регрессии — это готовый к использованию рабочий процесс с надлежащей статистической валидацией, который специалисты по данным используют в реальных проектах! 🚀

👍 Если эта статья вам полезна, поставьте ЛАЙК, ПОДПИШИТЕСЬ и нажмите на КОЛОКОЛЬЧИК, чтобы получать больше контента о науке о данных!
💬 Вопросы? Задавайте их в комментариях ниже!