Решить две задачи

Многомерный статистический анализ. Линейная регрессия
Задача 1
Дана матрица объект-признак
X = [[ 1.22401313, 2.30868478, 3.03636353, 2.69287214],
[-0.18757272, 1.30337355, 5.12093014, 3.46363202],
[-0.81094525, 1.82463398, 5.79686488, 1.86159445],
[ 0.75129018, 2.67392052, 3.65529809, 1.66746094],
[ 0.00972362, 1.97367255, 2.50594319, 1.69755173],
[-0.62972637, 0.77750764, 2.84124027, 4.54410559],
[ 2.29536229, 1.81206697, 1.95026215, 1.51874636],
[ 0.0920418 , 2.26971361, 7.47708735, 2.61081203],
[ 2.39252799, 3.17563985, 3.61420599, 5.10773362],
[ 0.54983815, 2.87988651, 1.65752765, 1.59635987]]
и значения целевой переменной
y = [ 9.26193358, 9.700363 , 8.67214805, 8.74796974, 6.18689108,
7.53312713, 7.57643777, 12.44965478, 14.29010746, 6.68361218]
Подберите два признака (из четырёх) так, чтобы уровень линейной зависимости целевой переменной от значений этих признаков был максимальным. Другими словами, модель линейной регрессии на этих признаках должна давать наилучший результат.
Является ли значимым получившееся уравнение регрессии?
Задача 2
Даны значения величины заработной платы заемщиков банка (salary) и значения их поведенческого кредитного скоринга (scoring):
salary = [35, 45, 190, 200, 40, 70, 54, 150, 120, 110]
scoring = [401, 574, 874, 919, 459, 739, 653, 902, 746, 832]
Возьмём в качестве признака значение salary, а в качестве целевой переменной - scoring.
Найдите коэффициенты линейной регрессии с помощью формул для парной регрессии, а затем с помощью метода наименьших квадратов.
Постройте scatter plot (диаграмму рассеяния (точечная диаграмма)) по данным и отметьте на нём прямую линейной регрессии, полученную в п. 1.
Посчитайте коэффициент детерминации.
Оцените построенное уравнение регрессии с помощью F-критерия Фишера.
Оцените значимость получившихся параметров уравнения регрессии и постройте для них доверительные интервалы с помощью t-статистики Стьюдента.
Посчитать среднюю ошибку аппроксимации