Pengantar Pemodelan Linear di Python

Di sini kita melihat komponen yang membentuk sebuah model linear. Menggunakan konsep Deret Taylor, kita berfokus pada parameter kemiringan (slope) dan intersep, bagaimana keduanya mendefinisikan model, serta cara menafsirkannya dalam berbagai konteks terapan. Kita menerapkan beragam modul Python untuk menemukan model yang paling sesuai dengan data, dengan menghitung nilai optimal dari kemiringan dan intersep menggunakan least-squares, numpy, statsmodels, dan scikit-learn.

Berikutnya kita akan menerapkan model pada data nyata dan membuat prediksi. Kita akan mengeksplorasi beberapa jebakan umum dan keterbatasan prediksi, serta mengevaluasi dan membandingkan model dengan mengkuantifikasi dan mengontraskan sejumlah ukuran goodness-of-fit, termasuk RMSE dan R-squared.

Pada bab terakhir, kita memperkenalkan konsep dari statistika inferensial, dan menggunakannya untuk mengeksplorasi bagaimana maximum likelihood estimation dan bootstrap resampling dapat digunakan untuk mengestimasi parameter model linear. Kemudian kita menerapkan metode ini untuk membuat pernyataan probabilistik tentang keyakinan kita terhadap parameter model.