Множественная регрессия и коэффициенты регрессии

«Молодой учёный» . № 52 (342)  . Декабрь 2020 г.
42
Информационные технологии
мику зависимой переменной, и, при p-value равным 2.2e
‑16
нуль гипотеза является ложной, что говорит о том, что связь 
между факторами регрессии и зависимой переменной сущест- 
вует.
Создадим новый датафрейм с новыми значениями универ-
ситетов, повторяющими реальный университет из рейтинга 
(рис. 3). После чего предскажем значение рейтинга универси-
тета по предлагаемой модели, а также проверим ее адекватность.
Рис.
 3. Датафрейм с новыми значениями
В результате работы программы прогнозирования рейтинга 
университетов получено значение рейтинга университета — 
49.98265. Сравнив результат с реальным университетом в рей-
тинге, данные которого совпадают с заданными (табл. 2), видим, 
что реальный рейтинг университета 50.0, Отклонение состав-
ляет 0.01735.
Таблица
 2. Реальные данные университета в рейтинге
world_rank university_name country teaching international research citations income total_score year
125
Aarhus University Denmark
30.7
69.3
49.0
64.0
67.0
50.0
2012
Таким образом, разработанная модель позволяет предска-
зывать место университета во всемирном рейтинге универси-
тетов Times Higher Education, на основе имеющихся факторов. 
Для разработки данной модели была определена статистика 
показателей для данного рейтинга. Построенная модель была 
протестирована на работоспособность и показала хороший ре-
зультат по прогнозированию рейтинга с минимальным откло-
нением.
Литература:
1. WorldUniversityRankings [Электронный ресурс] // — Режим доступа: https://www.timeshighereducation.com/world-univer-
sity-rankings (дата обращ. 21.12.2020).
2. R (язык программирования) [Электронный ресурс] // — Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/R_(язык_программи-
рования) (дата обращ. 21.12.2020)
3. WorldUniversityRankings [Электронный ресурс] // — Режим доступа: https://www.kaggle.com/mylesoneill/world-universi-
ty-rankings (дата обращ. 21.12.2020).
4. Линейная регрессия [Электронный ресурс] // — Режим доступа: http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?ti-
tle=Линейная_регрессия_%28пример%29 (дата обращ. 21.12.2020)

жүктеу/скачать 7.68 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: