Computer Science Center 10. Линейная регрессия

🎯 Загружено автоматически через бота: 🚫 Оригинал видео: 📺 Данное видео принадлежит каналу «Computer Science Center» (@CompscicenterRu). Оно представлено в нашем сообществе исключительно в информационных, научных, образовательных или культурных целях. Наше сообщество не утверждает никаких прав на данное видео. Пожалуйста, поддержите автора, посетив его оригинальный канал. ✉️ Если у вас есть претензии к авторским правам на данное видео, пожалуйста, свяжитесь с нами по почте support@, и мы немедленно удалим его. 📃 Оригинальное описание: Каждую неделю по вторникам приглашаем всех желающих на лекции по математической статистике. Максим Николаев познакомит слушателей как с классическими результатами в этой области, так и с более современными вычислительными методами. Линейная модель Неслучайные факторы Метод наименьших квадратов Классическая модель линейной регрессии Теорема Гаусса-Маркова Случай нормальных ошибок Различные доверительные интервалы Сравнение моделей F-критерий Фишера Значимость модели, коэффициент детерминации Понижение размерности Беды с регрессией Провека, что мы не потеряли фактор, RESET-тест Рамсея Проверка равенства дисперсии остатков, тест Уайта Гетероскедастичность Мультиколлинеарность Bias-variance decomposition Регуляризация Вопросы Плейлист курса: Подробнее о курсе: Подписывайтесь на наш канал: Подробнее о поступлении в CS центр: Следите за новостями и анонсами: Поддержать CS центр: