Напишем код, чтобы решить простую задачу: оценить множественную линейную регрессию в Python. Данные импортируются из Excel. Будем для примера оценивать модель y=const+b1*x1+b2*x2+b3*x3+b4*x4+b7*x7+u, используя данные из файла filename.xlsx. Зависимой переменной является у, независимыми переменными выступают x1, x2, x3, x4, x7. В модели есть константа const. Случайная ошибка в самой модели у нас обозначается как u. Поехали: import pandas as pd df = pd.read_excel(r'C:\...\filename.xlsx') #читаем данные из excel. Здесь предполагается, что в файле единственная вкладка. Если она не единственная, можно...

Добрый день, уважаемые читатели блога! Сегодня мы поговорим о нелинейных регрессиях. Решение линейных регрессий можно посмотреть по ССЫЛКЕ. Данный способ применяется, в основном, в экономическом моделировании и прогнозировании. Его цель – пронаблюдать и выявить зависимости между двумя показателями. Основными типами нелинейных регрессий являются: Также могут применяться различные комбинации. Например, для аналитики временных рядов в банковской сфере, страховании, демографических исследованиях используют кривую Гомпцера, которая является разновидностью логарифмической регрессии...