Regresja liniowa metodą najmniejszych kwadratów

Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Justin Bois

Lecturer at the California Institute of Technology

Wyniki wyborów w stanach wahających się w USA w 2008 r.

Wyniki wyborów w stanach wahających się w USA w 2008 r.

1 Dane pobrane z Data.gov (https://www.data.gov/)
Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Wyniki wyborów w stanach wahających się w USA w 2008 r.

Wyniki wyborów w stanach wahających się w USA w 2008 r.

1 Dane pobrane z Data.gov (https://www.data.gov/)
Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Wyniki wyborów w stanach wahających się w USA w 2008 r.

Wyniki wyborów w stanach wahających się w USA w 2008 r.

1 Dane pobrane z Data.gov (https://www.data.gov/)
Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Wyniki wyborów w stanach wahających się w USA w 2008 r.

Wyniki wyborów w stanach wahających się w USA w 2008 r.

1 Dane pobrane z Data.gov (https://www.data.gov/)
Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Reszty

Reszty

1 Dane pobrane z Data.gov (https://www.data.gov/)
Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Metoda najmniejszych kwadratów

  • Proces wyznaczania parametrów minimalizujących sumę kwadratów reszt
Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Metoda najmniejszych kwadratów z np.polyfit()

slope, intercept = np.polyfit(total_votes,
                              dem_share, 1)

slope
4.0370717009465555e-05
intercept
40.113911968641744
Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Czas na ćwiczenia!

Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Preparing Video For Download...