🔓Мастер-класс по диагностике моделей: исправление регрессии с помощью Python и данных компаний из... скачать в хорошем качестве

🔓Мастер-класс по диагностике моделей: исправление регрессии с помощью Python и данных компаний из...

В этом видео мы подробно рассмотрим реальный эконометрический анализ с использованием Python, Pandas и NumPy на основе данных компаний из списка Fortune 1000. 🏢💼 Начнем с построения модели множественной линейной регрессии для прогнозирования прибыли, используя: 📈 Выручку 👥 Сотрудников 🔢 Ранг Однако исходная модель выявила несколько проблем: Низкая объясняющая сила (R² = 0,396) Высокий риск ошибки первого рода Нарушение нормальности остатков Явные признаки гетероскедастичности 🔧 Чтобы исправить это, мы преобразовали модель в логарифмически линейную регрессию: [ \log(\text{Прибыль}) = \beta_0 + \beta_1 \log(\text{Сотрудники}) + \beta_2 \log(\text{Доход}) ] Мы также исключили переменную ранг из-за ее незначимости. ✅ Каковы результаты? Значительное улучшение: R² увеличен до 0,51 Остатки теперь показывают нормальность (с помощью графика QQ и гистограммы) Гомоскедастичность подтверждена с помощью диаграмм рассеяния Общая диагностика модели прошла блестяще 🎯 Это больше, чем просто статистика — это эконометрическое мышление в действии. Идеально подходит для специалистов по данным, аналитиков и всех, кто хочет улучшить свои навыки моделирования. 🚀 👉 Смотрите сейчас, чтобы увидеть, как Python делает всё это возможным! 👍 Лайк 💬 Комментарий 🔔 Подписаться Если вам было полезно, нажмите кнопку «Нравится», поделитесь своими мыслями в комментариях и подпишитесь на более глубокий контент о программировании! Давайте вместе создавать более интеллектуальные модели. 🧠💻 Если вам было полезно, нажмите кнопку «Нравится», поделитесь своими мыслями в комментариях и подпишитесь на более глубокий контент о программировании! Давайте вместе создавать более интеллектуальные модели. 🧠💻 Нужна помощь в создании эффектного превью или названия видео? У меня тоже есть идеи для этого.