regresja liniowa

This commit is contained in:
Marcin Szczepański 2023-10-18 12:01:42 +02:00
parent f5137c7cf2
commit 0f3f2f38b7
3 changed files with 86 additions and 2 deletions

View File

@ -48,10 +48,52 @@
"Przeanalizuj poniższy wykres:"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "1c26ec9b-3e87-4cbc-810a-78d61936f28d",
"metadata": {},
"source": [
"![](reglin.png)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "f38c977c-490c-49d8-8853-8c24c8d7cc43",
"metadata": {},
"source": [
"1. Dlaczego możemy zastosować regresję liniową do przewidywania informacji o danych?\n",
"\n",
"2. Co musimy znaleźć, aby móc dokonywać predykcji informacji? Co musimy mieć na uwadze, aby to znaleźć?"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "8f70342d-6503-4810-ba02-e0f4a6208bfc",
"metadata": {},
"source": [
"## Przykład"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "ebe61c55-c441-433d-8ba9-ec657ff5cc51",
"metadata": {},
"source": [
"Załóżmy, że mamy uczniów, którzy pracują w kursie e-learningowym i ciekawi nas, czy zakończą pracę w tym kursie z sukcesem, tzn. zdobędą jak najlepszy wynik w końcowym teście zaliczeniowym. Aktualne informacje, które posiadamy, to czas spędzony w tym kursie, liczba rozwiązanych ćwiczeń, liczba elementów, których uczeń jeszcze nie odwiedził. Wiemy też, kiedy uczeń zaczął się uczyć i ile razy wchodził do kursu. Każdy uczeń ma też świadomość, że mają określony termin, do kiedy muszą podejść do końcowego testu zaliczeniowego."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "e29d4510-b276-4697-bc68-2b9f497bbc9e",
"metadata": {},
"source": [
"Powiedzmy, że na początek przyjrzymy się jednej z informacji - liczbie rozwiązanych ćwiczeń. Załóżmy, że w kursie jest 20 ćwiczeń do rozwiązania a wynik w końcowym teście zaliczeniowym badamy w procentach. Rok temu mieliśmy innych uczniów, którzy też pracowali z tym kursem e-learningowym i mamy informację o ich wynikach:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"id": "0bf3e941-fe58-4edb-a145-5b5d486b0692",
"id": "de0afb23-6f48-439b-9377-480a0c82fe65",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": []

View File

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 25 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 25 KiB

View File

@ -48,10 +48,52 @@
"Przeanalizuj poniższy wykres:"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "1c26ec9b-3e87-4cbc-810a-78d61936f28d",
"metadata": {},
"source": [
"![](reglin.png)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "f38c977c-490c-49d8-8853-8c24c8d7cc43",
"metadata": {},
"source": [
"1. Dlaczego możemy zastosować regresję liniową do przewidywania informacji o danych?\n",
"\n",
"2. Co musimy znaleźć, aby móc dokonywać predykcji informacji? Co musimy mieć na uwadze, aby to znaleźć?"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "8f70342d-6503-4810-ba02-e0f4a6208bfc",
"metadata": {},
"source": [
"## Przykład"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "ebe61c55-c441-433d-8ba9-ec657ff5cc51",
"metadata": {},
"source": [
"Załóżmy, że mamy uczniów, którzy pracują w kursie e-learningowym i ciekawi nas, czy zakończą pracę w tym kursie z sukcesem, tzn. zdobędą jak najlepszy wynik w końcowym teście zaliczeniowym. Aktualne informacje, które posiadamy, to czas spędzony w tym kursie, liczba rozwiązanych ćwiczeń, liczba elementów, których uczeń jeszcze nie odwiedził. Wiemy też, kiedy uczeń zaczął się uczyć i ile razy wchodził do kursu. Każdy uczeń ma też świadomość, że mają określony termin, do kiedy muszą podejść do końcowego testu zaliczeniowego."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "e29d4510-b276-4697-bc68-2b9f497bbc9e",
"metadata": {},
"source": [
"Powiedzmy, że na początek przyjrzymy się jednej z informacji - liczbie rozwiązanych ćwiczeń. Załóżmy, że w kursie jest 20 ćwiczeń do rozwiązania a wynik w końcowym teście zaliczeniowym badamy w procentach. Rok temu mieliśmy innych uczniów, którzy też pracowali z tym kursem e-learningowym i mamy informację o ich wynikach:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"id": "0bf3e941-fe58-4edb-a145-5b5d486b0692",
"id": "de0afb23-6f48-439b-9377-480a0c82fe65",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": []