Источник: Nuances of Programming Линейная и логистическая регрессии обычно являются первыми видами регрессии, которые изучают в таких областях, как машинное обучение и наука о данных. Оба метода считаются эффективными, так как их легко понять и использовать. Однако, такая простота также имеет несколько недостатков, и во многих случаях лучше выбирать другую регрессионную модель. Существует множество видов регрессии, каждый из которых имеет свои достоинства и недостатки. Мы познакомимся с 7 наиболее распространенными алгоритмами регрессии и опишем их свойства...

Видео занятия Строим корреляционную матрицу. Для этого используем надстройку «Анализ данных» Выбираем в диалоговом окне «Анализа данных» - корреляция. Далее заполняем диалоговое окно: Получим корреляционную матрицу: Наблюдается тесная связь между переменной Y и Х1, Y и X2, так как попарные коэффициенты корреляции составляют 0,8602 и 0,7479 соответственно. Это выше 0,7 – связь достаточно тесная. Межу объясняющими переменными Х1 и Х2 коэффициент составляет 0,6311. Он ниже других, но имеет значение больше 0,6...