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
|
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
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.
Лабораторная работа №1 по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант 2
xtrail
: 15 августа 2024
*** Лабораторная состоит из отчета (docx) и файлов программы, написанных на языке Python ***
Тема: Введение в Python.
Выбор варианта задания
По условию: полученный остаток от деления на «4» увеличиваем на 1.
Мои цифры пароля: 05
Таким образом, номер варианта:
5/4=1 (остаток 1) +1=2
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
xtrail
: 15 августа 2024
400 руб.
Другие работы
Радиопередаюшие устройства. 11-й вариант
cadrincevanatasa
: 25 мая 2013
1. Задание на курсовой проект. Вариант 11
Мощность в антенне Р1А = 7 кВт;
Коэффициент полезного действия колебательной системы ηкс = 0,7;
Диапазон рабочих частот F1 = 0,4 МГц, F2 = 0,8 МГц;
Волновое сопротивление фидера W = 75 Ом
Коэффициент бегущей волны фидера к.б.в. = 0,8;
Выходная мощность возбудителя DRM Рв = 0,5 Вт.
Выходной каскад передатчика проектируется на генераторном тетроде; предварительные – на транзисторах.
Поскольку цифровой сигнал DRM представляет собой колебание с амплитудн
cadrincevanatasa
: 25 мая 2013
500 руб.
Сетевая маршрутизация данных по смежным узлам на основе логической нейронной сети с обратными связями
GnobYTEL
: 14 ноября 2012
Сетевая маршрутизация данных по смежным узлам на основе логической нейронной сети с обратными связями
WI-FI - это современная беспроводная технология передачи цифровых данных по радиоканалам. Аббревиатура Wi-Fi (Wireless Fidelity) в точном переводе означает “беспроводная преданность”. Такое название получил стандарт беспроводной передачи данных по радиоканалам IEEE 802.11b. Для передачи данных Wi-Fi использует частоту 2,4-5GHz. В качестве основных стандартов на сегодняшний день приняты 802.11a,
GnobYTEL
: 14 ноября 2012
Лабораторные работы № 4 - Изучение графических функций в среде Microsoft Developer Studio
Aronitue9
: 18 января 2012
Цель работы.
Целью работы является изучение графических функций в среде Microsoft Developer Studio (Visual C++)
Aronitue9
: 18 января 2012
10 руб.
Работа со строками. Использование функций DOS
kisa7
: 21 июля 2012
Отчёт
по лабораторной работе №5
Дисциплина: «Основы системного программирования»
Тема: Работа со строками. Использование функций DOS
Цель работы: Научиться использовать функции DOS для ввода и вывода строковой информации.
Порядок выполнения работы:.
Задание 1
1. Создаем файл lab5.asm с помощью редактора edit.com
2. Записываем текст программы
Программа подсчитывает количество единиц в заданном байте и результат заносит в регистр DX.
TITLE Lab5 ;название программы
.MODEL small ;отводим п
kisa7
: 21 июля 2012
100 руб.
