Анализ Данных Лабораторная работа 1: Множественная линейная регрессия
-
Категории:
ДО СИБГУТИ, Обработка и анализ данных, Работа Лабораторная
-
Добавлен:
26.02.2026
-
Размер:
579 KB
-
Покупок:
0
-
Добавил:
amphtears
Написать сообщение
Скачать
Состав работы
lab1.docx
|
Необходимые программы
Работа представляет собой файл, который можно открыть в программе:
- Microsoft Word
Описание
Цель: Изучение средств языка программирования Python для работы с множественной линейной регрессией; освоение способов работы с категориальными переменными и методов анализа данных при помощи регрессионной модели машинного обучения.
Задание.
С помощью данных методических указаний, материалов лекционного материала и материалов сети Интернет изучить основные теоретические сведения и инструкции по регрессионному анализу данных.
Загрузить набор данных о росте и весе людей (с интернет-ресурса по ссылке https://gist.github.com/n...b8ad04ec91f311b000cb).
Получить информацию о структуре датасета с помощью команд: df.shape, df.dtypes, df.info.
Проверить датасет на уникальность. Идентифицировать пустоты и заменить их средними значениями либо нулями.
Построить диаграммы для роста и веса.
По полученным диаграммам определить закономерности зависимости между переменными роста и веса. Реализовать функцию предсказания веса человека по его росту.
Получить значение коэффициентов корреляции. Объяснить размер корреляции.
Построить остаточные графики.
Построить модель множественной регрессии с использованием scikit-learn
Реализовать функцию предсказания веса человека по его росту и полу.
Выполнить отчет. Отчет по лабораторной работе необходимо представить в текстовом формате с подробным описанием этапов выполнения заданий, приложить скрины листингов и результатов выполнения.
Задание.
С помощью данных методических указаний, материалов лекционного материала и материалов сети Интернет изучить основные теоретические сведения и инструкции по регрессионному анализу данных.
Загрузить набор данных о росте и весе людей (с интернет-ресурса по ссылке https://gist.github.com/n...b8ad04ec91f311b000cb).
Получить информацию о структуре датасета с помощью команд: df.shape, df.dtypes, df.info.
Проверить датасет на уникальность. Идентифицировать пустоты и заменить их средними значениями либо нулями.
Построить диаграммы для роста и веса.
По полученным диаграммам определить закономерности зависимости между переменными роста и веса. Реализовать функцию предсказания веса человека по его росту.
Получить значение коэффициентов корреляции. Объяснить размер корреляции.
Построить остаточные графики.
Построить модель множественной регрессии с использованием scikit-learn
Реализовать функцию предсказания веса человека по его росту и полу.
Выполнить отчет. Отчет по лабораторной работе необходимо представить в текстовом формате с подробным описанием этапов выполнения заданий, приложить скрины листингов и результатов выполнения.
Похожие материалы
Обработка и анализ данных. Лабораторные работы 1-3. Вариант 03.
banderas0876
: 21 декабря 2022
Каждая работа выполняется по одному из 4-х вариантов. Номер варианта рассчитывается посредством деления двух последних цифр своего пароля на 4, получению остатка от деления и увеличения его на 1.
Лабораторная работа №1
Введение в Python
Задание 1
Напишите программу для решения примера (по вариантам).
Предусмотрите проверку деления на ноль. Все необходимые переменные пользователь вводит через консоль. Запись |пример| означает «взять по модулю», т.е. если значение получится отрицательным, необхо
banderas0876
: 21 декабря 2022
450 руб.
Обработка и анализ данных. Лабораторная работа 1. Введение в Python. Вариант 2
aleshin
: 22 октября 2022
Лабораторная работа №1
Введение в Python
Задание 1
Напишите программу для решения примера (по вариантам).
Предусмотрите проверку деления на ноль. Все необходимые переменные пользователь вводит через консоль. Запись |пример| означает «взять по модулю», т.е. если значение получится отрицательным, необходимо сменить знак с минуса на плюс.
Для вычисления примеров вам понадобится библиотека math. Подключить ее можно, записав в ячейке кода: import math.
Задание 2
Разработать программу для вычислени
aleshin
: 22 октября 2022
190 руб.
Линейная модель множественной регрессии
Elfa254
: 15 сентября 2013
Задание 1
Линейная модель множественной регрессии ЛММР
Этап. Постановочный.
На постановочном этапе осуществляется определение конечных целей модели (прогноз, имитация, сценарий развития, управление) набор участвующих в ней факторов и показателей, их роль.
Пусть конечная цель модели - имитация поведения РТС индекса в зависимости цены акций.
Обозначим:
у - РТС индекс,
х1 - цена акции,
х2 - цена акции.
Этап. Априорный
На априорном этапе выполняется предметный анализ эконометрической сущно
Elfa254
: 15 сентября 2013
5 руб.
Линейные уравнения парной и множественной регрессии
evelin
: 12 ноября 2012
Волгоград 2010
Задача№ 1
По данным приведенным в таблице:
1) построить линейное уравнение парной регрессии y на x;
2) рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и оценить тесноту связи;
3) оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции, используя F-статистику, t-статистику Стьюдента и путем расчета доверительных интервалов каждого из показателей;
4) вычислить прогнозное значение y при прогнозном значении x, составляющем 108% от среднего уровня.
5) оценить точнос
evelin
: 12 ноября 2012
19 руб.
Лабораторная работа №1 по предмету «Анализ данных»
farkuad1
: 15 февраля 2026
Лабораторная работа №1
Тема: Множественная линейная регрессия
Цель работы: Изучение средств языка программирования Python для работы с множественной линейной регрессией; освоение способов работы с категориальными переменными и методов анализа данных при помощи регрессионной модели машинного обучения.
Задание
1. С помощью данных методических указаний, материалов лекционного материала и материалов сети Интернет изучить основные теоретические сведения и инструкции по регрессионному анализу
farkuad1
: 15 февраля 2026
400 руб.
Лабораторная работа №1 по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант 1
Учеба "Под ключ"
: 2 августа 2026
Лабораторная работа №1. Введение в Python
Задание 1
Напишите программу для решения примера (по вариантам).
Предусмотрите проверку деления на ноль. Все необходимые переменные пользователь вводит через консоль. Запись |пример| означает «взять по модулю», т.е. если значение получится отрицательным, необходимо сменить знак с минуса на плюс.
Для вычисления примеров вам понадобится библиотека math. Подключить ее можно, записав в ячейке кода: import math.
Вариант 1:
k=ln|(y-корень(|x|)*(x*y
Учеба "Под ключ"
: 2 августа 2026
500 руб.
Лабораторная работа №1 по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант 1
SibGUTI2
: 27 июля 2024
Задания к лабораторным работам
Лабораторная работа №1. Введение в Python
Задание 1
Напишите программу для решения примера (по вариантам).
Предусмотрите проверку деления на ноль. Все необходимые переменные пользователь вводит через консоль. Запись |пример| означает «взять по модулю», т.е. если значение получится отрицательным, необходимо сменить знак с минуса на плюс.
Для вычисления примеров вам понадобится библиотека math. Подключить ее можно, записав в ячейке кода: import math.
Вариант 1.
SibGUTI2
: 27 июля 2024
350 руб.
Лабораторная работа №1 по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант 03
Учеба "Под ключ"
: 9 марта 2026
Лабораторная работа №1. Введение в Python
Задание 1
Напишите программу для решения примера (по вариантам).
Предусмотрите проверку деления на ноль. Все необходимые переменные пользователь вводит через консоль. Запись |пример| означает «взять по модулю», т.е. если значение получится отрицательным, необходимо сменить знак с минуса на плюс.
Для вычисления примеров вам понадобится библиотека math. Подключить ее можно, записав в ячейке кода: import math.
Вариант 3
Задание 2
Разработать
Учеба "Под ключ"
: 9 марта 2026
500 руб.
Другие работы
КУРСОВАЯ РАБОТА по дисциплине «Программное обеспечение инфокоммуникационных технологий» Тема: «Расчет основных параметров для определения зоны покрытия базовой станции в системах связи с подвижными объектами»
ДО Сибгути
: 28 декабря 2015
Вариант 13.
Содержание:
1. Введение
2. Расчет КНД и КУ антенны БС
3. Расчет потерь в питающем фидере
4. Расчет уровня затухания при РРВ в реальных условиях по заданной в исходных данных модели
5. Расчет уровня внешних шумов
6. Расчет запаса напряженности электрического поля для учета быстрых и медленных замираний
7. Определенные зоны покрытия БС
ДО Сибгути
: 28 декабря 2015
150 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Теория связи. Вариант 20
Учеба "Под ключ"
: 17 июля 2022
Задача №1
Вольт-амперная характеристика (ВАХ) биполярного транзистора амплитудного модулятора аппроксимирована выражением:
i=
S(u-u0), u>=u0;
0, u<u0,
где i - ток коллектора транзистора;
uб - напряжение на базе транзистора;
S - крутизна вольт-амперной характеристики;
u0 - напряжение отсечки ВАХ.
Требуется:
1. Объяснить назначение модуляции несущей и описать различные виды модуляции.
2. Изобразить схему транзисторного амплитудного модулятора, пояснить принцип ее работы и назначение ее элементов.
Учеба "Под ключ"
: 17 июля 2022
1400 руб.
Лабораторные работы №№1,3 по дисциплине: Антенны и распространение радиоволн
IT-STUDHELP
: 23 ноября 2021
Лабораторная работа No1
Линейная антенная решетка
Задача No 1
Исходные данные
1. Решетка излучателей эквидистантная, равноамплитудная, синфазная.
2. Количество излучателей n=2, 5, 10, 20, 40.
3. Шаг решетки d / = 0,5.
Задание
Исследовать зависимость ширины главного лепестка диаграммы направленности 0, уровней первых двух боковых лепестков E1б, Е2б, и КНД от n. Результаты вычислений занести в таблицу 1.
Таблица 1
n
2
5
10 20 40
00
Е1б
Е2,б
КНД
По результ
IT-STUDHELP
: 23 ноября 2021
300 руб.
Основы термодинамики и теплотехники СахГУ Задача 5 Вариант 76
Z24
: 29 января 2026
Определите эффективную мощность 4-х тактного двигателя внутреннего сгорания Nэф по его конструктивным характеристикам, среднему индикаторному давлению pi и механическому КПД ηм.
Какова теоретически будет мощность двухтактного двигателя с теми же параметрами?
Z24
: 29 января 2026
120 руб.
