Линейная регрессия методом наименьших квадратов

Статистическое мышление на Python (часть 2)

Justin Bois

Lecturer at the California Institute of Technology

Результаты выборов в США 2008 г. (колеблющиеся штаты)

ch1-2.002.png

1 Данные получены с Data.gov (https://www.data.gov/)
Статистическое мышление на Python (часть 2)

Результаты выборов в США 2008 г. (колеблющиеся штаты)

ch1-2.004.png

1 Данные получены с Data.gov (https://www.data.gov/)
Статистическое мышление на Python (часть 2)

Результаты выборов в США 2008 г. (колеблющиеся штаты)

ch1-2.007.png

1 Данные получены с Data.gov (https://www.data.gov/)
Статистическое мышление на Python (часть 2)

Результаты выборов в США 2008 г. (колеблющиеся штаты)

ch1-2.008.png

1 Данные получены с Data.gov (https://www.data.gov/)
Статистическое мышление на Python (часть 2)

Остатки

ch1-2.010.png

1 Данные получены с Data.gov (https://www.data.gov/)
Статистическое мышление на Python (часть 2)

Метод наименьших квадратов

  • Процесс нахождения параметров, при которых сумма квадратов остатков минимальна
Статистическое мышление на Python (часть 2)

Метод наименьших квадратов с np.polyfit()

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

slope
4.0370717009465555e-05
intercept
40.113911968641744
Статистическое мышление на Python (часть 2)

Давайте потренируемся!

Статистическое мышление на Python (часть 2)

Preparing Video For Download...