Регрессионный анализ
Корреляция, линейная и множественная регрессия, остатки и построение моделей
Корреляция
Выполните первый шаг и сразу проверьте себя.
23 коротких уроков
По 7-10 минут: можно пройти за один подход или возвращаться по частям.
Интерактив вместо конспекта
Ученик решает задачу, проверяет ответ и видит объяснение следующего шага.
Спокойный старт
Демо без оплаты и карты, а аккаунт нужен только чтобы сохранить прогресс.
Регрессия как объяснение изменений в данных
Курс помогает понять, почему значения различаются, как искать связь между признаками и почему линия тренда не равна доказанной причине.
Корреляция
Введение в корреляцию как числовую меру силы линейной связи
Крайние значения корреляции
Отрицательная корреляция и крайние случаи r=1, r=-1, r=0
Простая линейная регрессия
Линия регрессии, формула y=mx+b, наклон и свободный член
Если ученик смотрит только на тренд, урок возвращает к разбросу: насколько далеко реальные наблюдения от предсказанной линии.
Откройте шаг «Корреляция» и выполните действие в модели.
Ошибка не заканчивает задание: она запускает объяснение на схеме.
Ученик видит идею на модели и переносит её в самостоятельное решение.
Маршрут курса
От визуальной связи к регрессионной модели и оценке качества объяснения.
Корреляция
Введение в корреляцию как числовую меру силы линейной связи
Крайние значения корреляции
Отрицательная корреляция и крайние случаи r=1, r=-1, r=0
Простая линейная регрессия
Линия регрессии, формула y=mx+b, наклон и свободный член
Вычисление ошибки
MSE, метод наименьших квадратов и коэффициент детерминации R²
Регрессия и предсказание
Предсказание по линии регрессии, экстраполяция и средняя абсолютная ошибка
Нелинейные связи
Ограничения линейной регрессии и корреляции при нелинейной связи
Нет перегруза: сначала основная идея, затем проверка понимания и самостоятельное применение.
Ученик сразу видит, где ошибся, и получает объяснение через схему.
Курс строится от первого знакомства с идеей к более самостоятельным задачам.
После регистрации можно продолжить курс и вернуться к сложным темам.
Кластеризация и классификация
Метод k-средних, классификация по ближайшим соседям и логистическая регрессия
Статистика на каждый день
Среднее, медиана, мода и диаграммы — основы описательной статистики.
Визуальный анализ данных
Учимся читать и строить графики данных: столбчатые и круговые диаграммы, диаграммы размаха, линейные графики, диаграммы рассеяния, гистограммы и преобразование таблиц данных — на реальном кейсе Airbnb.
Как работают LLM
Языковые модели, лежащие в основе генеративного ИИ: от корпуса и вероятностей до N-грамм
Нужно ли знать высшую математику?
Нет. Курс начинается с графиков, трендов и интуитивного понимания разброса.
Это про причинно-следственные связи?
Курс специально показывает, что связь в данных не доказывает причину сама по себе.
Что такое остаток?
Это разница между реальным значением и тем, что предсказывает модель.
Кому полезен курс?
Тем, кто интересуется статистикой, анализом данных, исследованиями и ИИ.
Начните первый урок бесплатно
Решите первые задания, а затем сохраните прогресс в аккаунте.