Статистический анализ на Python | Часть 4 | Корреляция, преобразование и экспериментальный дизайн

Описание: Узнайте, как интерпретировать корреляцию и регрессию на реальных наборах данных.
В этом видео мы разберем концепцию корреляции и регрессии, а также обсудим ложные корреляции, которые могут запутать ваш анализ. Вы также узнаете, как преобразовывать нелинейные данные, понимать планирование экспериментов (DOE) и сравнивать наблюдательные и экспериментальные схемы исследований. Идеально подходит для студентов, исследователей и любителей данных, стремящихся укрепить свои статистические знания.

Поддержите меня:
BuyMeACoffee: https://buymeacoffee.com/dsfe
Patreon:   / dsfeorg  
Ko-fi: https://ko-fi.com/dsfe

Следите за мной:
Twitter: https://x.com/dsfeorg
Github: https://github.com/dsfeorg

Разделы
00:00 Введение в корреляцию
01:38 Коэффициент корреляции
02:50 Линии регрессии
03:10 Как работать с нелинейными данными
04:47 Преобразование нелинейных данных
06:05 Ложная корреляция и факторы, влияющие на результат
07:07 Планирование экспериментов (DOE)
07:36 Объясняющие и зависимые переменные
08:10 Контролируемые эксперименты
08:48 Золотые стандарты экспериментальных планов
09:43 Планы наблюдательных исследований
10:16 Поперечные и Продольные исследования

Набор данных о росте растений: https://github.com/dsfeorg/datasets/b...
Набор данных о времени в пути: https://github.com/dsfeorg/datasets/b...

Учебное пособие по Matplotlib:    • The Ultimate Guide to Matplotlib | Python  
Учебное пособие по Seaborn:    • The Ultimate Guide to Seaborn | Plotting i...  

#python #correlation #regression #dataanalysis