Анализ данных

Курсовая работа и экзамен.

1. Курсовая работа состоит из двух задач.

Задача на множественную линейную регрессию и на алгоритм «случайный лес.

Данные для задач одинаковые, размещены в общем доступе, подписаны фамилиями студентов.

Вся работа выполняется с использование средств статистического пакета R.

А. Построить модели (модели) множественной линейной регрессии. Зависимая переменная – цена 1 кв.метра, остальные столбцы – предикторы.

Подобрать лучшую модель множественной линейной регрессии, при необходимости для логарифмированных переменных (логарифмы применять только к площади и зависимой переменной – цена 1 кв.м.), обосновать выбор модели, оценить её качество.

Б. Построить модель «случайного леса» для той же зависимой переменной, по тем же предикторам, также прибегая (при необходимости) к логарифмированию. Проверить на тестовом множестве качество модели «случайного леса», построенной на обучающем множестве.

Результаты сравнить.

Все полученные результаты (удачные и неудачные) описать в курсовой работе, в курсовой работе разместить

- все полученные в процессе исследования объекты визуализации,

- необходимые для иллюстрации результатов скриншоты ответов программы

- в конце работы, как приложение, разместить программный код или приложить его к отчету в электронном виде, в файле формата R.

2. Экзамен проводится только по материалам, рассмотренным во время аудиторных занятий в виде собеседования по курсовой работе. Отвечающий должен знать и понимать все примененные алгоритмы и связанные с ними теоретические сведения.