{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "c36cf7d5-c332-4482-af0e-3ba30ea9bb8e",
   "metadata": {},
   "source": [
    "1. Pobierz dane ze strony <a href=\"https://www.kaggle.com/datasets/spittman1248/cdc-data-nutrition-physical-activity-obesity\">cdc-data-nutrition-physical-activity-obesity</a> i zbuduj modele regresji liniowej w 2D pokazującej zależność otyłości od trzech wybranych czynników. Do budowy modelu użyj dwóch scenariuszy: wyprowadzenia teoretycznego przez metodę <a href=\"https://www.math.uni.wroc.pl/~topolski/Ekonometria_2.pdf\">najmniejszych kwadratów</a> oraz <a href=\"https://www.geeksforgeeks.org/gradient-descent-in-linear-regression/\">algorytmu gradientu prostego</a>.\n",
    "Pokaż wizualizację danych wraz z każdym modelem.     \n",
    "2. Przeanalizuj, czy z punktu widzenia marketingowego producentowi Coca-Coli bardziej opłaca się zwiększyć promień puszki, czy też jej wysokość. W reklamie ma się pojawić komunikat o \"większej objętości puszki\" (wskazówka: różniczka funkcji dwóch zmiennych). Rozwiązanie powinno zawierać wszystkie obliczenia i konkluzje (Markdown)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "d4233659-879a-44db-bcf2-f7995855a14a",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.12.4"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}