{"id":338924,"date":"2022-09-27T15:00:27","date_gmt":"2022-09-27T15:00:27","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=338924"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=338924","title":{"rendered":"<span>\u0420\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432 DataScience. \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f. \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 statsmodels<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<h2>\u0410\u041a\u0422\u0423\u0410\u041b\u042c\u041d\u041e\u0421\u0422\u042c \u0422\u0415\u041c\u042b<\/h2>\n<h3>\u041e\u0431\u0449\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f <\/h3>\n<p>\u041f\u0440\u043e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435, \u0438 \u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 DataScience \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e. \u0415\u0441\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432, \u043c\u043e\u043d\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0439, \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u043f\u043e \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0435, \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442\u0435, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u0435\u0439\u0441\u043e\u0432, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432 Python. \u041a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0431\u044b &#8212; \u0447\u0442\u043e \u0442\u0443\u0442 \u0435\u0449\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c?<\/p>\n<p>\u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430, \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u044e\u0430\u043d\u0441\u044b:<\/p>\n<p>1. \u0420\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441, \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u043f\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0443: <strong>&#171;\u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 &#8212; \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 &#8212; \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438&#187;<\/strong>. \u042d\u0442\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u0430\u044f \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u041d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c DataFrame \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u0443 \u0438\u0437 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <strong>statsmodels<\/strong>. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442 \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u043e-\u0447\u0430\u0441\u043e\u0432 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0447\u0435\u043c, \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041d\u0430 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434, \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438\u043b\u0438 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435. \u042d\u0442\u043e\u043c\u0443, \u043a \u0441\u043e\u0436\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0432\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445, \u043d\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 &#8212; \u0438 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u043d\u0435 \u0443\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u043e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u043c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435.<\/p>\n<p>2. \u0414\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 \u0443\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432. \u0421\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0443\u043c\u0435\u0442\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u0446\u0438\u0444\u0440\u0443, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432 \u0445\u043e\u0434\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430\u0434 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e.<\/p>\n<p>3. \u0414\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u044b \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u044b \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u0440\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0443 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0442\u0440\u0443\u0434\u0430, \u0430 \u0432\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0443 \u0430\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u044b (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0442\u0435\u0441\u0442 \u0423\u0430\u0439\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0433\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0441\u043a\u0435\u0434\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c) \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435.<\/p>\n<p>4. \u0421\u0432\u043e\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u0430\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043d\u0443\u0442\u044c \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437: \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0435\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043b\u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u044b \u043f\u043e \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u044b \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0441 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c, \u0430 \u0432 \u0438\u043d\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 \u0447\u0430\u0449\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c (\u0447\u0430\u0449\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 0.05 = 1-0.95). \u0412 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b. \u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b <strong>python<\/strong> (\u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <strong>scipy<\/strong> \u0438 <strong>statsmodels<\/strong>) \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u043e\u043f\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0441 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u044b\u043c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>5. \u041d\u0443 \u0438, \u043d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f \u043d\u0435 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <strong>statsmodels<\/strong> \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430, \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0439 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434, \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e: \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0443\u0442\u0430\u043d\u043e, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0438\u043b\u0443\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u043c\u0438, \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0438 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043e \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u043d\u043e \u0438 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432 &#8212; \u044f\u0432\u043d\u043e \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0440\u044f\u0434 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 <strong>Python<\/strong>, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0430\u043a\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u0445, \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f, \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f\u0445. \u0411\u0443\u0434\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0437\u0431\u0435\u0433\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 (\u0445\u043e\u0442\u044f \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u0431\u0435\u0437 \u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f) &#8212; \u0432\u0441\u0435-\u0442\u0430\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442 DataScience \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u044e \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443, \u0445\u043e\u0442\u044f \u0431\u044b \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u0432\u044b\u0441\u0448\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0438\u043b\u0438 \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u0443\u0437\u0430.<\/p>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c, \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c, \u0441\u0442\u0435\u0440\u0435\u043e\u0442\u0438\u043f\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 &#8212; <strong>\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 (simple linear regression)<\/strong>, \u0438\u043b\u0438 \u043a\u0430\u043a \u0435\u0435 \u0435\u0449\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u043e \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c &#8212; <strong>\u043f\u0430\u0440\u043d\u043e\u0439 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u041f\u041b\u0420\u041c)<\/strong> &#8212; \u0432 \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0442\u0435\u0440\u0435\u0433\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0432\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0430\u043c\u043d\u0438 \u0438 \u043a\u0430\u0432\u0435\u0440\u0437\u044b &#8212; \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0447\u0438\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0443, \u0432 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043b\u043e\u0436\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f. \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0432 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 <strong>statsmodels<\/strong>.<\/p>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440. \u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u0435\u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438) \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438\u0437\u0431\u044b\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438. \u0412\u0441\u0435 \u0442\u0430\u043a, \u043d\u043e \u044d\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u044b \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430\u0448\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u0438 \u043e\u0431 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0431\u043e\u0440 \u044f \u0438\u0445 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u043b, \u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0441\u0430\u043c \u0432\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u0431\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c, \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0435\u043c\u0443 \u044d\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u044b \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442.<\/p>\n<h3>\u041a\u0440\u0430\u0442\u043a\u0438\u0439 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432<\/h3>\n<p>\u0418\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e, \u0432 \u043d\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0443\u0442\u043e\u043d\u0443\u0442\u044c. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044e \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u043e\u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u044f\u0434 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432, \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0439 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434, \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0445:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u0431\u0437\u0430\u0440\u044c \u0410.\u0418. \u041f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u0430\u044f \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430. \u0414\u043b\u044f \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432. &#8212; \u041c.: \u0424\u0418\u0417\u041c\u0410\u0422\u041b\u0418\u0422, 2006. &#8212; 816 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041b\u044c\u0432\u043e\u0432\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0415.\u041d. \u0421\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u043c\u043f\u0438\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b. &#8212; \u041c.: \u0412\u044b\u0441\u0448\u0430\u044f \u0448\u043a\u043e\u043b\u0430, 1988. &#8212; 239 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0424\u0451\u0440\u0441\u0442\u0435\u0440 \u042d., \u0420\u0451\u043d\u0446 \u0411. \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \/ \u043f\u0435\u0440 \u0441 \u043d\u0435\u043c. &#8212; \u041c.: \u0424\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u044b \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430, 1983. &#8212; 302 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0410\u0444\u0438\u0444\u0438 \u0410., \u042d\u0439\u0437\u0435\u043d \u0421. \u0421\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437. \u041f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u042d\u0412\u041c \/ \u043f\u0435\u0440 \u0441 \u0430\u043d\u0433\u043b. &#8212; \u041c.: \u041c\u0438\u0440, 1982. &#8212; 488 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u0440\u0435\u0439\u043f\u0435\u0440 \u041d., \u0421\u043c\u0438\u0442 \u0413. \u041f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437. \u041a\u043d\u0438\u0433\u0430 1 \/ \u043f\u0435\u0440.\u0441 \u0430\u043d\u0433\u043b. &#8212; \u041c.: \u0424\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u044b \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430, 1986. &#8212; 366 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0410\u0439\u0432\u0430\u0437\u044f\u043d \u0421.\u0410. \u0438 \u0434\u0440. \u041f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430: \u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439. &#8212; \u041c.: \u0424\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u044b \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430, 1985. &#8212; 487 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438: \u0412 2 \u0442. 2-\u0435 \u0438\u0437\u0434., \u0438\u0441\u043f\u0440. &#8212; \u0422.2: \u0410\u0439\u0432\u0430\u0437\u044f\u043d \u0421.\u0410. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438. &#8212; \u041c.: \u042e\u041d\u0418\u0422\u0418-\u0414\u0410\u041d\u0410, 2001. &#8212; 432 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0430\u0433\u043d\u0443\u0441 \u042f.\u0420. \u0438 \u0434\u0440. \u042d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430. \u041d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441 &#8212; \u041c.: \u0414\u0435\u043b\u043e, 2004. &#8212; 576 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041d\u043e\u0441\u043a\u043e \u0412.\u041f. \u042d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430. \u041a\u043d\u0438\u0433\u0430 1. &#8212; \u041c.: \u0418\u0437\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0434\u043e\u043c &#171;\u0414\u0435\u043b\u043e&#187; \u0420\u0410\u041d\u0425\u0438\u0413\u0421, 2011. &#8212; 672 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0411\u0440\u044e\u0441 \u041f. \u041f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 Data Science \/ \u043f\u0435\u0440. \u0441 \u0430\u043d\u0433\u043b. &#8212; \u0421\u041f\u0431.: \u0411\u0425\u0412-\u041f\u0435\u0442\u0435\u0440\u0431\u0443\u0440\u0433, 2018. &#8212; 304 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0423\u0430\u0442\u0442 \u0414\u0436. \u0438 \u0434\u0440. \u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435: \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b, \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0438 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \/ \u043f\u0435\u0440. \u0441 \u0430\u043d\u0433\u043b. &#8212; \u0421\u041f\u0431.: \u0411\u0425\u0412-\u041f\u0435\u0442\u0435\u0440\u0431\u0443\u0440\u0433, 2022. &#8212; 640 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0443\u043f\u043e\u043c\u044f\u043d\u0443\u0442\u044c \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a \u041a\u043e\u0431\u0437\u0430\u0440\u044f \u0410.\u0418. [1] &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0431\u0435\u0437\u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043d\u043e \u0432\u044b\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439\u0441\u044f \u0442\u0440\u0443\u0434. \u041d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0438\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c. \u0412\u0441\u0435\u043c \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0439.<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u0442\u044c \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0435 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0438\u0435 [2] &#8212; \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u043e\u0432.><\/p>\n<p>\u0414\u043e\u0431\u0440\u043e\u0442\u043d\u0430\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u043d\u0435\u043c\u0435\u0446\u043a\u0438\u0445 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 [3]. \u0412\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e, \u043e\u0431\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 &#8212; \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0430\u044f \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u0438\u0437 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u0415\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0434\u043e\u0431\u0440\u043e\u0442\u043d\u0430\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 &#8212; [4], \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0434\u0438\u043a\u043e-\u0431\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0430.<\/p>\n<p>\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 [5] \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430.<\/p>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b &#8212; [6] (\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0430 \u0436\u0430\u043d\u0440\u0430), [7], [8], [9] &#8212; \u0432\u044b\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043c \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0438\u0437 \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>\u0421\u0432\u0435\u0436\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b [10] (\u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 <strong>R<\/strong>) \u0438 [11] (\u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0430 <strong>python<\/strong>).<\/p>\n<h4>C\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/h4>\n<p>\u0421\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u043f\u0440\u043e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432 DataScience \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u044e \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445.<\/p>\n<p>\u0421\u0435\u0440\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 <strong>&#171;Python, \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f&#187;<\/strong>, \u043e\u0445\u0432\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u0432\u0435\u0441\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u043f\u0435\u0440\u0432\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 &#8212; <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/557998\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/habr.com\/ru\/post\/557998\/<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f &#8212; <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/558084\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/habr.com\/ru\/post\/558084\/<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446 \u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u043c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435, \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u00a0\u0430\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043a\u043e\u043b\u043b\u0438\u043d\u0435\u0430\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c &#8212; <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/558146\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/habr.com\/ru\/post\/558146\/<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 &#8212; <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/558158\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/habr.com\/ru\/post\/558158\/<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0439 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 <strong>&#171;\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f summary \u0438\u0437 statsmodels \u0434\u043b\u044f \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438&#187;<\/strong> (<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/681218\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/habr.com\/ru\/post\/681218\/<\/a>). \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0434\u0430\u043d\u044b \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 <a href=\"http:\/\/work.thaslwanter.at\/Stats\/html\/statsModels.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">http:\/\/work.thaslwanter.at\/Stats\/html\/statsModels.html<\/a>, <a href=\"https:\/\/medium.com\/swlh\/interpreting-linear-regression-through-statsmodels-summary-4796d359035a\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/medium.com\/swlh\/interpreting-linear-regression-through-statsmodels-summary-4796d359035a<\/a>.<\/p>\n<p>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f <strong>&#171;\u0420\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 Python&#187;<\/strong> <a href=\"https:\/\/nagornyy.me\/it\/regressionnye-modeli-v-python\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/nagornyy.me\/it\/regressionnye-modeli-v-python\/<\/a><\/p>\n<h3>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 (\u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u044b) \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430<\/h3>\n<p>\u041e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e &#8212; \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447\u0438 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446 \u0432 \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 &#8212; \u043d\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0436\u0435 \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u043c \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0441\u044b\u043b\u043e\u043a \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u043c \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432\u0438\u0434\u0430:<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/410\/00c\/5dd\/41000c5dda42333ed26551ebddbf7baf.png\" width=\"265\" height=\"35\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/410\/00c\/5dd\/41000c5dda42333ed26551ebddbf7baf.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0442\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 <strong>\u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432 (\u041c\u041d\u041a)<\/strong> \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0435\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 (\u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435) \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u043d\u0443\u043b\u044e:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/2c8\/281\/72e\/2c828172e0f3600c30c741521f016b1f.png\" width=\"88\" height=\"32\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/2c8\/281\/72e\/2c828172e0f3600c30c741521f016b1f.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<ol start=\"2\">\n<li>\n<p>\u0414\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0435\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e\u0439:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/60f\/22d\/7fc\/60f22d7fc90b054157877cc0542773ef.png\" width=\"88\" height=\"40\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/60f\/22d\/7fc\/60f22d7fc90b054157877cc0542773ef.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043d\u0430\u0440\u0443\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f \u043c\u044b \u0441\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0441 \u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c <strong>\u0433\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0441\u043a\u0435\u0434\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/strong>.<\/p>\n<ol start=\"3\">\n<li>\n<p>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b (\u043d\u0435\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b) \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/366\/0b9\/c18\/3660b9c18fb2e8117a977b6e1f88036c.png\" width=\"135\" height=\"34\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/366\/0b9\/c18\/3660b9c18fb2e8117a977b6e1f88036c.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043d\u0430\u0440\u0443\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f \u043c\u044b \u0441\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0441 \u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c <strong>\u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438<\/strong>.<\/p>\n<ol start=\"4\">\n<li>\n<p>\u0423\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/706\/9cb\/494\/7069cb494759b645885f3e34a06a676d.png\" width=\"71\" height=\"29\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/706\/9cb\/494\/7069cb494759b645885f3e34a06a676d.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0447\u0442\u043e \u044d\u043a\u0432\u0438\u0432\u0430\u043b\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0439:<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/2ec\/e1c\/fe1\/2ece1cfe147525cde2689de374c9e9b0.png\" width=\"173\" height=\"57\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/2ec\/e1c\/fe1\/2ece1cfe147525cde2689de374c9e9b0.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c <strong>\u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0432\u044b\u0448\u0430\u0442\u044c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432<\/strong>.<\/p>\n<ol start=\"5\">\n<li>\n<p>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/ef8\/898\/0c5\/ef88980c5f397288275b99004fdab32a.png\" width=\"100\" height=\"34\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/ef8\/898\/0c5\/ef88980c5f397288275b99004fdab32a.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<ol start=\"6\">\n<li>\n<p>\u0421\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u0430\u044f \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0430\u044f \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0441 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0430\u0432\u043d\u044b\u043c \u043d\u0443\u043b\u044e &#8212; \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0437 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f 1):<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/b80\/efd\/430\/b80efd43093952c36e7e810e4f59a814.png\" width=\"97\" height=\"29\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b80\/efd\/430\/b80efd43093952c36e7e810e4f59a814.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e &#8212; \u0441\u043c.: [3, \u0441.90], [4, \u0441.147], [5, \u0441.122], [6, \u0441.208], [7, \u0441.49], [8, \u0441.68], [9, \u0441.88].<\/p>\n<p>\u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0433\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0441\u043a\u0435\u0434\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043d\u043e\u0432\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439 &#8212; \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043a\u043e\u043b\u043b\u0438\u043d\u0435\u0430\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0442.\u0434.<\/p>\n<p>\u0414\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u041c\u041d\u041a, \u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u043c\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 (\u043d\u0435\u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c) \u043f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0440\u044f\u0434\u0430 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0439:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0441\u044b\u043b\u043e\u043a \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u0443\u044e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 5-6<\/strong>;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u044b).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u041c\u041d\u041a \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0435\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u0432\u0437\u0432\u0435\u0448\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u041c\u041d\u041a, \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u041c\u041d\u041a), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u041c\u041d\u041a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u0435 \u043c\u044b \u044d\u0442\u0438 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c.<\/p>\n<h3>\u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430<\/h3>\n<p>\u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u043f\u043e\u043b\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u044b, \u043f\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430\u043c, \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c &#8212; \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b):<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u044d\u0442\u0430\u043f &#8212; \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0432\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 &#8212; \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e \u0432 \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0438\u044f\u0445 \u043f\u043e DataScience, \u0441\u044e\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0441\u044f:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 (\u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u043d\u0435\u0441\u0443\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438), \u043d\u0435\u0442\u0438\u043f\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432), \u043d\u0435\u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 (\u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439) \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u043d\u0438\u043c\u0438 (\u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\/\u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432-\u0434\u0430\u0442 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 <strong>datetime<\/strong> \u0438 \u0442.\u0434.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"3\">\n<li>\n<p>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 &#8212; \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u0435\u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f (\u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f) \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430 &#8212; \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u043e \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438, \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0443 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u044b\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432), \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431 \u0438\u0445 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u0430\u043f\u044b 4, 5 \u0438 6 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 &#8212; \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438; \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0434\u043a\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"9\">\n<li>\n<p>\u0421\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438: \u00a0<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li>\n<p>\u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 (<strong>error metrics<\/strong>);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 (\u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u044b \u043e \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043d\u0443\u043b\u044e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0430\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043a\u043e\u043b\u043b\u0438\u043d\u0435\u0430\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u0434\u043b\u044f \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439; \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043a\u043e\u043b\u043b\u0438\u043d\u0435\u0430\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0438 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0433\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0441\u043a\u0435\u0434\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u00a0 \u00a0\u042d\u0442\u0430\u043f\u044b 8 \u0438 9 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0430\u0437.<\/p>\n<ol start=\"10\">\n<li>\n<p>\u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0439 (\u043f\u0440\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0421\u0430\u043c\u043e \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439, \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043d\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0438\u0441\u0442\u0438\u043d\u0430 \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0446\u0438\u0438 &#8212; \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0432\u0438\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0442\u044c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438.<\/p>\n<h3>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439<\/h3>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0432 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447. \u0412\u0441\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0438 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f <strong>my_module__stat.py<\/strong>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d \u0432 <a href=\"https:\/\/github.com\/AANazarov\/MyModulePython\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043c\u043e\u0435\u043c \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u043d\u0430 GitHub<\/a>. \u041b\u0438\u0447\u043d\u043e \u043c\u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c, \u0445\u043e\u0442\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0441\u0430\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043f\u043e \u0434\u0443\u0448\u0435 &#8212; \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0416\u0435\u043b\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u044d\u0442\u0438\u043c\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438, \u043b\u0438\u0431\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438.<\/p>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u0432\u043e\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0447\u0435\u043d\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>graph_scatterplot_sns<\/strong> &#8212; \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0442\u043e\u0447\u0435\u0447\u043d\u0443\u044e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 <strong>seaborn<\/strong> \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 png-\u0444\u0430\u0439\u043b\u0430;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>graph_hist_boxplot_probplot_XY_sns<\/strong> \u00a0&#8212; \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u0447\u0430\u0442\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0438 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 (\u0434\u043b\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 X \u0438 Y) \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 <strong>seaborn<\/strong> \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 png-\u0444\u0430\u0439\u043b\u0430; \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c (h &#8212; hist, b &#8212; boxplot, p &#8212; probplot);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>descriptive_characteristics<\/strong> &#8212; \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 <strong>DataFrame<\/strong> \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438, \u0438\u0445 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0438 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>detecting_outliers_mad_test<\/strong> &#8212; \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0443 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u044f \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432) \u043f\u043e <strong>\u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044e \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong> (\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e &#8212; \u0441\u043c.[1, \u0441.547]);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>norm_distr_check<\/strong> &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>corr_coef_check<\/strong> &#8212; \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u041f\u0438\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430, \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0443 \u0435\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432; \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u044f \u043f\u0438\u0441\u0430\u043b \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/683442\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/habr.com\/ru\/post\/683442\/<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>graph_regression_plot_sns<\/strong> &#8212; \u00a0&#8212; \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0420\u044f\u0434 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u0430 (\u043e\u043d\u0438 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u044b \u0432 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c <strong>my_module__stat.py<\/strong>):<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>regression_error_metrics<\/strong> &#8212; \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>ANOVA_table_regression_model<\/strong> &#8212; \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>regression_model_adequacy_check<\/strong> &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0430\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044e \u0424\u0438\u0448\u0435\u0440\u0430;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>determination_coef_check<\/strong> &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044e \u0424\u0438\u0448\u0435\u0440\u0430;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>regression_coef_check<\/strong> &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0438\u0440\u044e \u0421\u0442\u044c\u044e\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Goldfeld_Quandt_test<\/strong>, <strong>Breush_Pagan_test<\/strong>, <strong>White_test<\/strong> &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0433\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0441\u043a\u0435\u0434\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0413\u043e\u043b\u0434\u0444\u0435\u043b\u0434\u0430-\u041a\u0432\u0430\u043d\u0434\u0442\u0430, \u0411\u0440\u0438\u0448\u0430-\u041f\u044d\u0433\u0430\u043d\u0430 \u0438 \u0423\u0430\u0439\u0442\u0430 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>regression_pair_predict<\/strong> &#8212; \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u0430\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438: \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 <strong>Y<\/strong> \u043f\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u044b \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0438 \u0438\u043d\u0434\u0438\u0432\u0438\u0434\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f <strong>Y<\/strong>;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>graph_regression_pair_predict_plot_sns<\/strong> &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435: \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0441 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438) \u0438 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 <strong>X<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u041f\u041e\u0421\u0422\u0410\u041d\u041e\u0412\u041a\u0410 \u0417\u0410\u0414\u0410\u0427\u0418<\/h2>\n<p>\u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0438\u0437 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442\u0438\u0437\u044b \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 &#8212; \u043a\u0430\u043b\u0438\u0431\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 \u0443\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0431\u0435\u0442\u043e\u043d\u0430.<\/p>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u0441\u0443\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438: \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0441\u0443\u0449\u0438\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0441\u043e\u043e\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u0435\u0442\u043e\u043d\u0430 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0443\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u0431\u043e\u0440\u0430 &#171;\u041f\u0423\u041b\u042c\u0421\u0410\u0420-2.1&#187;, \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0443\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u0443\u044e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c. \u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u044d\u0442\u043e \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u0441 \u0444\u0438\u043a\u0441\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>X<\/strong> &#8212; \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0443\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u0431\u043e\u0440\u0430 &#171;\u041f\u0423\u041b\u042c\u0421\u0410\u0420-2.1&#187; (\u043c\/\u0441)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Y<\/strong> &#8212; \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0431\u0435\u0442\u043e\u043d\u0430 (\u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c \u043e\u0442\u0440\u044b\u0432\u0430 \u0441\u043e \u0441\u043a\u0430\u043b\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c) \u0441\u043a\u043b\u0435\u0440\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u043c \u0418\u041f\u0421-\u041c\u04134.03.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 <strong>X<\/strong> \u0438 <strong>Y<\/strong> \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u0435\u0442\u043e\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c &#171;\u041f\u0423\u041b\u042c\u0421\u0410\u0420-2.1&#187;.<\/p>\n<p>\u0411\u044b\u043b\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u044b \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0431\u0435\u0442\u043e\u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0431\u0435\u0442\u043e\u043d\u043e\u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0438\u0434\u0430 \u0441 \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0442\u0438\u043f\u043e\u043c \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f, \u0441 \u0435\u0434\u0438\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0435\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430. \u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u044b 14 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043a\u043e\u0432 (\u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 12), \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043a\u0438, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0441\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435, \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0438 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043a\u043e\u0432 \u043e\u0442\u0447\u0435\u0442\u0430:<\/p>\n<pre><code># \u041e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 Task_Project = '\u041a\u0430\u043b\u0438\u0431\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0443\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u0431\u043e\u0440\u0430 \"\u041f\u0423\u041b\u042c\u0421\u0410\u0420-2.1\" \\n\u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0431\u0435\u0442\u043e\u043d\u0430'  # \u0417\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a, \u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 AsOfTheDate = \"\"    # \u0417\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 Task_Theme = \"\"  # \u041e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 Title_String = f\"{Task_Project}\\n{AsOfTheDate}\"  # \u041d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 Variable_Name_X = \"\u0421\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0423\u0417\u041a (\u043c\/\u0441)\" Variable_Name_Y = \"\u041f\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u0435\u0442\u043e\u043d\u0430 (\u041c\u041f\u0430)\"  # \u041a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0442\u044b INCH = 25.4    # \u043c\u043c\/\u0434\u044e\u0439\u043c   DecPlace = 5    # number of decimal places - \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0437\u0430\u043f\u044f\u0442\u043e\u0439  # \u0414\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438: p_level = 0.95 a_level = 1 - p_level   <\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a:<\/p>\n<pre><code># \u0421\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0438 \u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438  import os    # \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043e\u0439 import sys import platform print('{:&lt;35}{:^0}'.format(\"\u0422\u0435\u043a\u0443\u0449\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f Python: \", platform.python_version()), '\\n')  import math from math import *    # \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u043c\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f math, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0431\u0435\u0437 \u043f\u0441\u0435\u0432\u0434\u043e\u043d\u0438\u043c\u043e\u0432  import numpy as np #print (\"\u0422\u0435\u043a\u0443\u0449\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f numpy: \", np.__version__) print('{:&lt;35}{:^0}'.format(\"\u0422\u0435\u043a\u0443\u0449\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f numpy: \", np.__version__)) from numpy import nan  import scipy as sci print('{:&lt;35}{:^0}'.format(\"\u0422\u0435\u043a\u0443\u0449\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f scipy: \", sci.__version__)) import scipy.stats as sps  import pandas as pd print('{:&lt;35}{:^0}'.format(\"\u0422\u0435\u043a\u0443\u0449\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f pandas: \", pd.__version__))  import matplotlib as mpl print('{:&lt;35}{:^0}'.format(\"\u0422\u0435\u043a\u0443\u0449\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f matplotlib: \", mpl.__version__)) import matplotlib.pyplot as plt  import seaborn as sns print('{:&lt;35}{:^0}'.format(\"\u0422\u0435\u043a\u0443\u0449\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f seaborn: \", sns.__version__))  import statsmodels.api as sm import statsmodels.formula.api as smf import statsmodels.graphics.api as smg import statsmodels.stats.api as sms from statsmodels.compat import lzip print('{:&lt;35}{:^0}'.format(\"\u0422\u0435\u043a\u0443\u0449\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f statsmodels: \", sm.__version__))  import statistics as stat    # module 'statistics' has no attribute '__version__'  import sympy as sym print('{:&lt;35}{:^0}'.format(\"\u0422\u0435\u043a\u0443\u0449\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f sympy: \", sym.__version__))  # \u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 numpy np.set_printoptions(precision = 4, floatmode='fixed')  # \u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 Pandas pd.set_option('display.max_colwidth', None)    # \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0432 \u044f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0430\u043b\u0441\u044f \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0432\u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0434\u043b\u0438\u043d\u044b pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.4f' % x)  # \u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 seaborn sns.set_style(\"darkgrid\") sns.set_context(context='paper', font_scale=1, rc=None)    # 'paper', 'notebook', 'talk', 'poster', None  # \u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 Mathplotlib f_size = 8    # \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0448\u0440\u0438\u0444\u0442\u0430 plt.rcParams['figure.titlesize'] = f_size + 12    # \u0448\u0440\u0438\u0444\u0442 \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043a\u0430 plt.rcParams['axes.titlesize'] = f_size + 10      # \u0448\u0440\u0438\u0444\u0442 \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043a\u0430 plt.rcParams['axes.labelsize'] = f_size + 6       # \u0448\u0440\u0438\u0444\u0442 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u043e\u0441\u0435\u0439 plt.rcParams['xtick.labelsize'] = f_size + 4      # \u0448\u0440\u0438\u0444\u0442 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a plt.rcParams['ytick.labelsize'] = f_size + 4 plt.rcParams['legend.fontsize'] = f_size + 6      # \u0448\u0440\u0438\u0444\u0442 \u043b\u0435\u0433\u0435\u043d\u0434\u044b  # \u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0438 \u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438  Text1 = os.getcwd()    # \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u043f\u0443\u0442\u0438 \u043a \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u043c\u0443 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0443 #print(f\"\u0422\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0439 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433: {Text1}\")  sys.path.insert(1, \"D:\\REPOSITORY\\MyModulePython\")  from my_module__stat import *<\/code><\/pre>\n<h2>\u0424\u041e\u0420\u041c\u0418\u0420\u041e\u0412\u0410\u041d\u0418\u0415 \u0418\u0421\u0425\u041e\u0414\u041d\u042b\u0425 \u0414\u0410\u041d\u041d\u042b\u0425<\/h2>\n<p>\u041f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0443\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u0431\u043e\u0440\u0430 &#171;\u041f\u0423\u041b\u042c\u0421\u0410\u0420-2.1&#187; (\u043c\/\u0441):<\/p>\n<pre><code>X = np.array([     4416, 4211, 4113, 4110, 4122,     4427, 4535, 4311, 4511, 4475,     3980, 4490, 4007, 4426     ])<\/code><\/pre>\n<p>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0431\u0435\u0442\u043e\u043d\u0430 (\u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c \u043e\u0442\u0440\u044b\u0432\u0430 \u0441\u043e \u0441\u043a\u0430\u043b\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c) \u043f\u0440\u0438\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0418\u041f\u0421-\u041c\u04134.03:<\/p>\n<pre><code>Y = np.array([     34.2, 35.1, 31.5, 30.8, 30.0,     34.0, 35.4, 35.8, 38.0, 37.7,     30.0, 37.8, 31.0, 35.2     ])<\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0448\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 <strong>DataFrame<\/strong>:<\/p>\n<pre><code>calibrarion_df = pd.DataFrame({     'X': X,     'Y': Y}) display(calibrarion_df) calibrarion_df.info()<\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 <strong>csv<\/strong>-\u0444\u0430\u0439\u043b:<\/p>\n<pre><code>calibrarion_df.to_csv(     path_or_buf='data\/calibrarion_df.csv',     mode='w+',     sep=';')<\/code><\/pre>\n<p>C\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u043f\u0438\u044e \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b:<\/p>\n<pre><code>dataset_df = calibrarion_df.copy()<\/code><\/pre>\n<h2>\u0412\u0418\u0417\u0423\u0410\u041b\u0418\u0417\u0410\u0426\u0418\u042f \u0414\u0410\u041d\u041d\u042b\u0425<\/h2>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432):<\/p>\n<pre><code>(Xmin_graph, Xmax_graph) = (3800, 4800) (Ymin_graph, Ymax_graph) = (25, 45)<\/code><\/pre>\n<pre><code># \u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f graph_scatterplot_sns(     X, Y,     Xmin=Xmin_graph, Xmax=Xmax_graph,     Ymin=Ymin_graph, Ymax=Ymax_graph,     color='orange',     title_figure=Task_Project,     x_label=Variable_Name_X,     y_label=Variable_Name_Y,     s=100,     file_name='graph\/scatterplot_XY_sns.png')<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/296\/d2b\/9c2\/296d2b9c2857d1be5d028f0041f3927f.png\" width=\"3507\" height=\"2480\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/296\/d2b\/9c2\/296d2b9c2857d1be5d028f0041f3927f.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 &#8212; \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430, \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u0447\u0430\u0442\u0430\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430, \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a &#8212; \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u043e \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u043d\u0435\u0432\u0435\u043b\u0438\u043a (n=14), \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 X \u0438 Y \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0430, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u043c\u0441\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u0447\u0430\u0442\u044b\u0445 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u0438 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432:<\/p>\n<pre><code># \u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f graph_hist_boxplot_probplot_XY_sns(     data_X=X, data_Y=Y,     data_X_min=Xmin_graph, data_X_max=Xmax_graph,     data_Y_min=Ymin_graph, data_Y_max=Ymax_graph,       graph_inclusion='bp',    # \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0438\u0434\u044b \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432: b - boxplot, p - probplot)     data_X_label=Variable_Name_X,     data_Y_label=Variable_Name_Y,     title_figure=Task_Project,     file_name='graph\/hist_boxplot_probplot_XY_sns.png')    <\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/904\/e05\/5b4\/904e055b49f2687f502f0acb7d91e012.png\" width=\"4960\" height=\"2338\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/904\/e05\/5b4\/904e055b49f2687f502f0acb7d91e012.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 X \u0438 Y \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u0447\u0430\u0442\u0443\u044e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u043f\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c:<\/p>\n<pre><code># \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u0438\u0437\u0443\u0435\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 standardize_df = lambda X: ((X - np.mean(X))\/np.std(X))  dataset_df_standardize = dataset_df.copy() dataset_df_standardize = dataset_df_standardize.apply(standardize_df) display(dataset_df_standardize)  # \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a fig, axes = plt.subplots(figsize=(210\/INCH, 297\/INCH\/2)) axes.set_title(\"\u0420\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 X \u0438 Y\", fontsize = 16) sns.boxplot(     data=dataset_df_standardize,         orient='h',     width=0.5,     ax=axes) plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/7bc\/eac\/c42\/7bceacc42f2a0e7c8f965ca88fa987ba.png\" width=\"492\" height=\"368\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/7bc\/eac\/c42\/7bceacc42f2a0e7c8f965ca88fa987ba.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 <strong><u>\u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b<\/u><\/strong>:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u041e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u0447\u0430\u0442\u044b\u0445 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430\u0445 \u0441\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0431 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0440\u043e\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u044b \u0432\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u0447\u0430\u0442\u044b\u0445 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430\u0445 \u0441\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043e \u043b\u0435\u0432\u043e\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0435\u0439 \u0430\u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>\u0414\u0415\u0421\u041a\u0420\u0418\u041f\u0422\u0418\u0412\u041d\u0410\u042f (\u041e\u041f\u0418\u0421\u0410\u0422\u0415\u041b\u042c\u041d\u0410\u042f \u0421\u0422\u0410\u0422\u0418\u0421\u0422\u0418\u041a\u0410)<\/h2>\n<p>\u0421\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u044d\u0442\u0430\u043f \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u043c\u044b \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b.<\/p>\n<p>\u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <strong>Pandas<\/strong> &#8212; \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442:<\/p>\n<pre><code>dataset_df.describe()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/8c2\/721\/7a8\/8c27217a8ca59edabc17259ff06c0f2e.png\" width=\"219\" height=\"266\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/8c2\/721\/7a8\/8c27217a8ca59edabc17259ff06c0f2e.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <strong>statsmodels<\/strong> &#8212; \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044b\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442, \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439:<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/914\/daf\/557\/914daf557c035fe2e7d4ddd7ac2c86c2.png\" width=\"437\" height=\"790\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/914\/daf\/557\/914daf557c035fe2e7d4ddd7ac2c86c2.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <strong>descriptive_characteristics<\/strong>:<\/p>\n<pre><code># \u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f descriptive_characteristics(X)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/d57\/637\/401\/d57637401e4051360e7d149a298ed8dc.png\" width=\"1412\" height=\"608\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d57\/637\/401\/d57637401e4051360e7d149a298ed8dc.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><strong><u>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b<\/u><\/strong>:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e (<strong>mean<\/strong>) \u0438 \u043c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u044b (<strong>median<\/strong>) \u0441\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043e <strong>\u043b\u0435\u0432\u043e\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0435\u0439 \u0430\u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0438<\/strong> (\u0442.\u043a.<strong>mean<\/strong> &lt; <strong>median<\/strong>).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0438 <strong>CV = 0.0445<\/strong> \u0438 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u0433\u043e <strong>0.0336 \u2264 CV \u2264 0.0657<\/strong> \u0441\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0431 <strong>\u043e\u0434\u043d\u043e\u0440\u043e\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/strong> \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0442.\u043a. <strong>CV \u2264 0.33<\/strong>).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0430\u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0438 <strong>skew (As) = -0.3101<\/strong> \u0441\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0431 <strong>\u0443\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043b\u0435\u0432\u043e\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0435\u0439 \u0430\u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0438<\/strong> \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 (\u0442.\u043a. <strong>|As| \u2264 0.5, As &lt; 0<\/strong>).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u044d\u043a\u0441\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 <strong>kurtosis (Es) = -1.4551<\/strong> \u0441\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 <strong>\u043e \u043f\u043b\u043e\u0441\u043a\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 (platykurtic distribution)<\/strong> (\u0442.\u043a. <strong>Es &lt; 0<\/strong>).<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code># \u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f descriptive_characteristics(Y)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/4a3\/a6e\/4ef\/4a3a6e4eff95220b838f5004c3d086c0.png\" width=\"1402\" height=\"611\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/4a3\/a6e\/4ef\/4a3a6e4eff95220b838f5004c3d086c0.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><strong><u>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b<\/u><\/strong>:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e (<strong>mean<\/strong>) \u0438 \u043c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u044b (<strong>median<\/strong>) \u0441\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043e <strong>\u043b\u0435\u0432\u043e\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0435\u0439 \u0430\u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0438<\/strong> (\u0442.\u043a.<strong>mean<\/strong> &lt; <strong>median<\/strong>).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0438 <strong>CV = 0.0822<\/strong> \u0438 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u0433\u043e <strong>0.06202 \u2264 CV \u2264 0.1217<\/strong> \u0441\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0431 <strong>\u043e\u0434\u043d\u043e\u0440\u043e\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/strong> \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0442.\u043a. <strong>CV \u2264 0.33<\/strong>).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0430\u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0438 <strong>skew (As) = -0.1109<\/strong> \u0441\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043e <strong>\u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0437\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u043e\u043c<\/strong> \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 (\u0442.\u043a. <strong>|As| \u2264 0.25<\/strong>).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u044d\u043a\u0441\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 <strong>kurtosis (Es) = -1.3526<\/strong> \u0441\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 <strong>\u043e \u043f\u043b\u043e\u0441\u043a\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 (platykurtic distribution)<\/strong> (\u0442.\u043a. <strong>Es &lt; 0<\/strong>).<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>\u041f\u0420\u041e\u0412\u0415\u0420\u041a\u0410 \u041d\u041e\u0420\u041c\u0410\u041b\u042c\u041d\u041e\u0421\u0422\u0418 \u0420\u0410\u0421\u041f\u0420\u0415\u0414\u0415\u041b\u0415\u041d\u0418\u042f<\/h2>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <strong>norm_distr_check<\/strong>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0412\u0441\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u044b \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u044f\u0442\u0441\u044f \u043a \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044e <strong>Pyton<\/strong> (\u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 <strong>scipy<\/strong>, \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c <strong>stats<\/strong>), \u0437\u0430 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430 \u042d\u043f\u043f\u0441\u0430-\u041f\u0430\u043b\u043b\u0438 (Epps-Pulley test); \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0442\u0435\u0441\u0442 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 <strong>Pyton<\/strong> \u044f \u043f\u0438\u0441\u0430\u043b \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/685582\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/habr.com\/ru\/post\/685582\/<\/a>.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0447\u0430\u043d\u0438\u0435: \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <strong>norm_distr_check<\/strong> \u0432 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433 \u0441 <strong>ipynb<\/strong>-\u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u043e\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443 <strong>table<\/strong> c \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u043c <strong>Tep_table.csv<\/strong>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u042d\u043f\u043f\u0441\u0430-\u041f\u0430\u043b\u043b\u0438.<\/p>\n<pre><code># \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f norm_distr_check(X)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/1d8\/aa6\/0cf\/1d8aa60cfad983143efbd3f1a0bf2b05.png\" width=\"1091\" height=\"359\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/1d8\/aa6\/0cf\/1d8aa60cfad983143efbd3f1a0bf2b05.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<pre><code># \u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f norm_distr_check (Y)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/075\/12c\/424\/07512c424850d6fb584b13e0473d6a9f.png\" width=\"1068\" height=\"358\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/075\/12c\/424\/07512c424850d6fb584b13e0473d6a9f.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><strong><u>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434:<\/u><\/strong> \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u044c \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0443 \u043e \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 <strong>X<\/strong> \u0438 <strong>Y<\/strong>.<\/p>\n<h2>\u041f\u0420\u041e\u0412\u0415\u0420\u041a\u0410 \u0410\u041d\u041e\u041c\u0410\u041b\u042c\u041d\u042b\u0425 \u0417\u041d\u0410\u0427\u0415\u041d\u0418\u0419 (\u0412\u042b\u0411\u0420\u041e\u0421\u041e\u0412)<\/h2>\n<p>\u0421\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0443 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432) \u043d\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043f\u0443\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0446\u0435\u043b\u044c\u044e \u043e\u0442\u0441\u0435\u044f\u0442\u044c \u044f\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u043f\u044f\u0442\u043e\u0439 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f\/\u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a); \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0436\u0435 \u043c\u044b \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043e <u>\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0435<\/u> \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u0438 \u044d\u0442\u0430\u043f \u043f\u0435\u0440\u0432\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u0418\u043c\u0435\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0435\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u0441\u043c.[1]); \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u0430 \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0435\u043e\u0434\u043d\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u043d\u0430\u044f:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u044f\u0442 \u043e\u0442 \u0432\u0438\u0434\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043c\u0430\u043b\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0435\u0432;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0434\u0430\u0436\u0435 \u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u0438\u0438 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u044b \u043e \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0432 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u044b \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u0440.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0438\u043b\u0435\u043c\u043c\u0430: \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435-\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043d\u044b \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u0430\u043c\u0438 &#8212; \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044e \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445? \u0412\u0435\u0434\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0441\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e, \u043f\u0440\u0438\u0447\u0435\u043c \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u0446\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e, \u0430 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435\u0441\u044f \u043e\u0442 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 (\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438, \u043d\u043e \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u044b\u043c\u0438 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438) \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043a\u0430\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434.<\/p>\n<p>\u0412 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c, \u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435 \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432) \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430, \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0431\u043e\u0440\u0435, \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u043c\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u043e\u0439 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044e <strong>\u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong> (\u0441\u043c.[1, \u0441.547]) \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <strong>detecting_outliers_mad_test<\/strong>. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 DataFrame, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>value<\/strong> &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>mad_calc<\/strong> \u0438 <strong>mad_table<\/strong> &#8212; \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0438 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>outlier_conclusion<\/strong> &#8212; \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 (\u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u044e \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 <strong>\u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong> \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f <u>\u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/u>.<\/p>\n<pre><code># \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f print(\"\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 X:\\n\") result = detecting_outliers_mad_test(X) mask = (result['outlier_conclusion'] == 'outlier') display(result[mask])<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/090\/e91\/4b7\/090e914b76da0e5cd449d82986757f85.png\" width=\"392\" height=\"118\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/090\/e91\/4b7\/090e914b76da0e5cd449d82986757f85.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<pre><code># \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f print(\"\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 Y:\\n\") result = detecting_outliers_mad_test(Y) mask = (result['outlier_conclusion'] == 'outlier') display(result[mask])<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/5df\/e3d\/ccb\/5dfe3dccb4c631eac1c450f571fa280b.png\" width=\"394\" height=\"120\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/5df\/e3d\/ccb\/5dfe3dccb4c631eac1c450f571fa280b.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><strong><u>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434:<\/u><\/strong> \u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043e\u0431\u0435\u0438\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 <strong>X<\/strong> \u0438 <strong>Y<\/strong> \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043f\u0443\u0441\u0442, \u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432) \u043d\u0435 \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u043e.<\/p>\n<h2>\u041a\u041e\u0420\u0420\u0415\u041b\u042f\u0426\u0418\u041e\u041d\u041d\u042b\u0419 \u0410\u041d\u0410\u041b\u0418\u0417<\/h2>\n<p>\u041a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0434\u043a\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u041f\u0438\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430, \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0443 \u0435\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <strong>corr_coef_check<\/strong> (\u043f\u0440\u043e \u044d\u0442\u0443 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e \u0432 \u043c\u043e\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/683442\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/habr.com\/ru\/post\/683442\/<\/a>):<\/p>\n<pre><code># \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f display(corr_coef_check(X, Y, scale='Evans'))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/b57\/fb4\/a90\/b57fb4a9067c7fd68c56ba335dd66d5b.png\" width=\"1631\" height=\"65\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b57\/fb4\/a90\/b57fb4a9067c7fd68c56ba335dd66d5b.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><strong><u>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b:<\/u><\/strong><\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 <strong>coef_value = 0.8900<\/strong> \u0441\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043e \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438 (\u043f\u043e \u0448\u043a\u0430\u043b\u0435 \u042d\u0432\u0430\u043d\u0441\u0430).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c \u043f\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044e \u0421\u0442\u044c\u044e\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430: <strong>t_calc \u2265 t_table<\/strong>, <strong>a_calc \u2264 a_level<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438: <strong>0.6621 \u2264 coef_value \u2264 0.9625<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>\u0420\u0415\u0413\u0420\u0415\u0421\u0421\u0418\u041e\u041d\u041d\u042b\u0419 \u0410\u041d\u0410\u041b\u0418\u0417<\/h2>\n<h3>\u041f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h3>\n<p><strong>python<\/strong> \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <strong>jointplot<\/strong> \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <strong>seaborn<\/strong>:<\/p>\n<pre><code>fig = plt.figure(figsize=(297\/INCH, 210\/INCH)) axes = sns.jointplot(     x=X, y=Y,     kind='reg',     ci=95) plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/7c5\/061\/ea0\/7c5061ea021985f09dfbdd48e953c0c6.png\" width=\"422\" height=\"425\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/7c5\/061\/ea0\/7c5061ea021985f09dfbdd48e953c0c6.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h3>\u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h3>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 <strong>\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 (simple linear regression)<\/strong>, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 <strong>statsmodels<\/strong> (<a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/<\/a>) \u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0432 \u043d\u0435\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 <strong>Linear Regression<\/strong> (<a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/regression.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/regression.html<\/a>).<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 <strong>OLS<\/strong> (<a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.linear_model.OLS.html#statsmodels.regression.linear_model.OLS\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.linear_model.OLS.html#statsmodels.regression.linear_model.OLS<\/a>) &#8212; <strong>Ordinary Least Squares<\/strong> (\u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 <strong>WLS<\/strong> (<a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.linear_model.WLS.html#statsmodels.regression.linear_model.WLS\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.linear_model.WLS.html#statsmodels.regression.linear_model.WLS<\/a>) &#8212; <strong>Weighted Least Squares<\/strong> (\u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0432\u0437\u0432\u0435\u0448\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432) (<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Weighted_least_squares\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Weighted_least_squares<\/a>), \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e <strong>\u0433\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0441\u043a\u0435\u0434\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/strong> (<a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%93%D0%B5%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%BA%D0%B5%D0%B4%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/\u0413\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0441\u043a\u0435\u0434\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/a>).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 <strong>GLS<\/strong> (<a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.linear_model.GLS.html#statsmodels.regression.linear_model.GLS\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.linear_model.GLS.html#statsmodels.regression.linear_model.GLS<\/a>) &#8212; <strong>Generalized Least Squares<\/strong> (\u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432) (<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Generalized_least_squares\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Generalized_least_squares<\/a>), \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u044c \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 <strong>GLSAR<\/strong> (<a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.linear_model.GLSAR.html#statsmodels.regression.linear_model.GLSAR\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.linear_model.GLSAR.html#statsmodels.regression.linear_model.GLSAR<\/a>) &#8212;  <strong>Generalized Least Squares with AR covariance structure<\/strong> (\u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0441 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0435\u0439 &#8212; \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 <strong>RecurciveLS<\/strong> (<a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/examples\/notebooks\/generated\/recursive_ls.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/examples\/notebooks\/generated\/recursive_ls.html<\/a>) &#8212; <strong>Recursive least squares<\/strong> (\u0440\u0435\u043a\u0443\u0440\u0441\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432) (<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Recursive_least_squares_filter\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Recursive_least_squares_filter<\/a>)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b <strong>RollingOLS<\/strong> (<a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.rolling.RollingOLS.html#statsmodels.regression.rolling.RollingOLS\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.rolling.RollingOLS.html#statsmodels.regression.rolling.RollingOLS<\/a>) \u0438 <strong>RollingWLS<\/strong> (<a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.rolling.RollingWLS.html#statsmodels.regression.rolling.RollingWLS\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.rolling.RollingWLS.html#statsmodels.regression.rolling.RollingWLS<\/a>) &#8212; \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f (<a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/examples\/notebooks\/generated\/rolling_ls.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/examples\/notebooks\/generated\/rolling_ls.html<\/a>, <a href=\"https:\/\/help.fsight.ru\/ru\/mergedProjects\/lib\/01_regression_models\/rolling_regression.htm\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/help.fsight.ru\/ru\/mergedProjects\/lib\/01_regression_models\/rolling_regression.htm<\/a>)<\/p>\n<p> \u0438 \u0442.\u0434.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0447\u0438\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0443 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u044b) \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442, \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432 (\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 <strong>OLS<\/strong>):<\/p>\n<pre><code>model_linear_ols = smf.ols(formula='Y ~ X', data=dataset_df) result_linear_ols = model_linear_ols.fit() print(result_linear_ols.summary())<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/82d\/7d3\/0cd\/82d7d30cde18f26061bf1489c5ec4629.png\" width=\"757\" height=\"629\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/82d\/7d3\/0cd\/82d7d30cde18f26061bf1489c5ec4629.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0410\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432:<\/p>\n<pre><code>print(result_linear_ols.summary2())<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/508\/004\/125\/50800412531654c216d9e050776e1ce1.png\" width=\"571\" height=\"519\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/508\/004\/125\/50800412531654c216d9e050776e1ce1.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043a\u0430\u043a \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 <strong>statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults<\/strong> (<a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.html#statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.html#statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults<\/a>).<\/p>\n<p><strong><u>\u042d\u043a\u0441\u043f\u0440\u0435\u0441\u0441-\u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b<\/u><\/strong>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Y = b0 + b1\u2219X:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Intercept = b0 = -21.3741<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>b1 = 0.0129<\/strong> <\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 <strong>R-squared = 0.776<\/strong>, \u0435\u0433\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 <strong>Adj. R-squared = 0.757<\/strong> &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u0435\u0442 75.75% \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 Y.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0424\u0438\u0448\u0435\u0440\u0430: <strong>F-statistic = 41.61<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 <strong>Prob (F-statistic) = 3.16e-05<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 <strong>Prob (F-statistic) &lt; 0.05<\/strong>, \u0442\u043e \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u0430\u044f \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0430 <strong>R-squared = 0<\/strong> \u041d\u0415 \u041f\u0420\u0418\u041d\u0418\u041c\u0410\u0415\u0422\u0421\u042f, \u0442.\u0435. \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0417\u041d\u0410\u0427\u0418\u041c <\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 <strong>P>|t|<\/strong> \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0432\u044b\u0448\u0430\u0435\u0442 <strong>0.05<\/strong> &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0431\u0430 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u044b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0436\u0435 \u0441\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043e\u0438\u0445 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 (<strong>[0.025; 0.975]<\/strong>) \u043d\u0435 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0442\u043e\u0447\u043a\u0443 <strong>0<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0447\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438: \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u0430\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 <strong>Std.Err.<\/strong> \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0421\u0442\u044c\u044e\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430 <strong>t<\/strong> \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u044b \u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0422\u0435\u0441\u0442 <strong>Omnibus<\/strong> &#8212; \u043f\u0440\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0442\u0435\u0441\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e \u0432 <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Omnibus_test\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Omnibus_test<\/a>, <a href=\"https:\/\/medium.com\/swlh\/interpreting-linear-regression-through-statsmodels-summary-4796d359035a\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/medium.com\/swlh\/interpreting-linear-regression-through-statsmodels-summary-4796d359035a<\/a>, <a href=\"http:\/\/work.thaslwanter.at\/Stats\/html\/statsModels.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">http:\/\/work.thaslwanter.at\/Stats\/html\/statsModels.html<\/a>.<\/p>\n<p> \u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f <strong>Omnibus = 3.466<\/strong> &#8212; \u043f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 F-\u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f (\u0441\u043c. <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Omnibus_test\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Omnibus_test<\/a>).<\/p>\n<p> <strong>Prob(Omnibus) = 0.177<\/strong> \u2014 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 (\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 <strong>1<\/strong> \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435).<\/p>\n<p> \u0423\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043c \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0441\u043e\u0432\u043e\u043a\u0443\u043f\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432, \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 \u0441 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u044b \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u044c \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0443 \u043e \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 &#8212; \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043a \u0442\u0435\u0441\u0442\u0443 <strong>Omnibus<\/strong> \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u044e\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b. \u0421 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Skew = 0.014<\/strong> \u0438 <strong>Kurtosis = 1.587<\/strong> &#8212; \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0430\u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0438 \u0438 \u044d\u043a\u0441\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 \u0441\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435, \u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044e \u0425\u0430\u0440\u043a\u0435-\u0411\u0435\u0440\u0430: \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f <strong>Jarque-Bera (JB) = 1.164<\/strong> \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 <strong>Prob(JB) = 0.559<\/strong>. \u041a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u044e\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0443\u0447\u0435\u0441\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u0425\u0430\u0440\u043a\u0435-\u0411\u0435\u0440\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u0441\u0438\u043c\u043f\u0442\u043e\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c, \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0445\u0438-\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043e\u043a (\u0441\u043c. <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Jarque%E2%80%93Bera_test\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Jarque\u2013Bera_test<\/a>). \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0443 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 <strong>python<\/strong> (\u0441\u043c. \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435). <\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044e \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430: <strong>Durbin-Watson = 1.443<\/strong>.<\/p>\n<p> \u041c\u044b \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u0434\u043b\u044f \u0433\u0440\u0443\u0431\u043e\u0439 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0435\u0442\u0440\u0438\u044f \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430=\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 \u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u0435 <strong>[1; 2]<\/strong> \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 (\u0441\u043c.<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Durbin%E2%80%93Watson_statistic\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Durbin\u2013Watson_statistic<\/a>).<\/p>\n<p> \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u0414\u0430\u0440\u0431\u0438\u043d\u0430-\u0423\u043e\u0442\u0441\u043e\u043d\u0430 &#8212; \u0441\u043c. [1, \u0441.659].<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><strong><u>\u041f\u0440\u043e\u0447\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f<\/u><\/strong>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u044c \u0438\u0437 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Covariance Type<\/strong> &#8212; \u0442\u0438\u043f \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u0441\u043c. <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/681218\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/habr.com\/ru\/post\/681218\/<\/a>, <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/simple-explanation-of-statsmodel-linear-regression-model-summary-35961919868b#:~:text=Covariance%20type%20is%20typically%20nonrobust,with%20respect%20to%20each%20other\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/towardsdatascience.com\/simple-explanation-of-statsmodel-linear-regression-model-summary-35961919868b#:~:text=Covariance type is typically nonrobust,with respect to each other<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Scale<\/strong> &#8212; \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b (<a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.scale.html#statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.scale\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.scale.html#statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.scale<\/a>), \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0435 <strong>Mean squared error (MSE)<\/strong> (c\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0435), \u043e\u0431 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u0441\u043c. \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435, \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 \u043f\u0440\u043e \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Log-Likelihood<\/strong> &#8212; \u043b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u043e\u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0438\u044f, \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u0441\u043c. <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Likelihood_function#Log-likelihood\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Likelihood_function#Log-likelihood<\/a>, <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/433804\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/habr.com\/ru\/post\/433804\/<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>AIC<\/strong> &#8212; \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u0410\u043a\u0430\u0438\u043a\u0435 (<strong>Akaike information criterion<\/strong>), \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u0441\u043c. <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Akaike_information_criterion\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Akaike_information_criterion<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>BIC<\/strong> &#8212; \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u0411\u0430\u0439\u0435\u0441\u0430 (<strong>Bayesian information criterion<\/strong>), \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u0441\u043c. <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Bayesian_information_criterion\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Bayesian_information_criterion<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u044d\u0442\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043d\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0427\u0438\u0441\u043b\u043e \u043e\u0431\u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 <strong>Cond. No = 96792<\/strong> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043a\u043e\u043b\u043b\u0438\u043d\u0435\u0430\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043a\u043e\u043b\u043b\u0438\u043d\u0435\u0430\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0435\u0441\u0442\u044c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 <strong>Cond. No > 30<\/strong>) (\u0441\u043c. <a href=\"http:\/\/work.thaslwanter.at\/Stats\/html\/statsModels.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">http:\/\/work.thaslwanter.at\/Stats\/html\/statsModels.html<\/a>). \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043f\u0430\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043a\u043e\u043b\u043b\u0438\u043d\u0435\u0430\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0447\u044c \u043d\u0435 \u0438\u0434\u0435\u0442.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u044d\u0442\u0430\u043f\u044b \u0432\u043e\u0432\u0441\u0435 \u043d\u0435 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u043d\u043e \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0438\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e.<\/p>\n<h3>\u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0438 \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h3>\n<p>\u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 &#8212; \u043a\u0430\u043a \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e <strong>params<\/strong> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<pre><code>print('\u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438: \\n', result_linear_ols.params, type(result_linear_ols.params))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/851\/727\/d34\/851727d347c27593a20eaec5d04cf828.png\" width=\"425\" height=\"103\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/851\/727\/d34\/851727d347c27593a20eaec5d04cf828.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0418\u043c\u0435\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 <strong>Y = b0 + b1*X<\/strong>:<\/p>\n<pre><code>b0 = result_linear_ols.params['Intercept'] b1 = result_linear_ols.params['X'] Y_calc = lambda x: b0 + b1*x<\/code><\/pre>\n<h3>\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h3>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a <strong>statsmodels<\/strong>, <strong>seaborn<\/strong>, \u043b\u0438\u0431\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e &#8212; \u043d\u0430 \u0443\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f:<\/p>\n<p><strong>1. \u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 statsmodels<\/strong><\/p>\n<p>\u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <strong>statsmodels.graphics.plot_fit<\/strong> (<a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.graphics.regressionplots.plot_fit.html#statsmodels.graphics.regressionplots.plot_fit\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.graphics.regressionplots.plot_fit.html#statsmodels.graphics.regressionplots.plot_fit<\/a>) &#8212; \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a <strong>Y and Fitted vs.X<\/strong> (\u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f Y \u0441 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f Y):<\/p>\n<pre><code>fig, ax = plt.subplots(figsize=(297\/INCH, 210\/INCH)) fig = sm.graphics.plot_fit(     result_linear_ols, 'X',     vlines=True,    # \u044d\u0442\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f Y     ax=ax) ax.set_ylabel(Variable_Name_Y) ax.set_xlabel(Variable_Name_X) ax.set_title(Task_Project) plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/9d2\/1c7\/8ce\/9d21c78cea6dbe9f40d6a18d23caa5f8.png\" width=\"706\" height=\"540\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/9d2\/1c7\/8ce\/9d21c78cea6dbe9f40d6a18d23caa5f8.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <strong>statsmodels.graphics.plot_regress_exog<\/strong> (<a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.graphics.regressionplots.plot_regress_exog.html#statsmodels.graphics.regressionplots.plot_regress_exog\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.graphics.regressionplots.plot_regress_exog.html#statsmodels.graphics.regressionplots.plot_regress_exog<\/a>) &#8212; \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c 2\u04452, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a <strong>Y and Fitted vs.X<\/strong>;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 <strong>Residuals versus X<\/strong>;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a <strong>Partial regression plot<\/strong> &#8212; \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0443\u0436\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u0441\u043c. <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Partial_regression_plot\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Partial_regression_plot<\/a>);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a <strong>CCPR Plot (Component-Component plus Residual Plot)<\/strong> &#8212; \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043e\u0442\u043a\u043b\u0438\u043a\u0430, \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u044f \u0432\u043e \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e &#8212; \u0441\u043c. <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/calculating-price-elasticity-of-demand-statistical-modeling-with-python-6adb2fa7824d\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/towardsdatascience.com\/calculating-price-elasticity-of-demand-statistical-modeling-with-python-6adb2fa7824d<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.kirenz.com\/post\/2021-11-14-linear-regression-diagnostics-in-python\/linear-regression-diagnostics-in-python\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.kirenz.com\/post\/2021-11-14-linear-regression-diagnostics-in-python\/linear-regression-diagnostics-in-python\/<\/a>).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code>fig = plt.figure(figsize=(297\/INCH, 210\/INCH)) sm.graphics.plot_regress_exog(result_linear_ols, 'X', fig=fig) plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/823\/fbe\/2c1\/823fbe2c193bfa8b273dc1f46a228342.png\" width=\"835\" height=\"587\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/823\/fbe\/2c1\/823fbe2c193bfa8b273dc1f46a228342.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><strong>2. \u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 seaborn<\/strong><\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435\u043c <strong>regplot<\/strong> \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <strong>seaborn<\/strong> (<a href=\"https:\/\/seaborn.pydata.org\/generated\/seaborn.regplot.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/seaborn.pydata.org\/generated\/seaborn.regplot.html<\/a>). \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0438\u0434\u044b \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0443\u044e<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u043e\u043b\u0438\u043d\u043e\u043c\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0432\u0437\u0432\u0435\u0448\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044e (LOWESS &#8212; Locally Weighted Scatterplot Smoothing) (\u0441\u043c. <a href=\"http:\/\/www.machinelearning.ru\/wiki\/index.php?title=%D0%90%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC_LOWESS\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">http:\/\/www.machinelearning.ru\/wiki\/index.php?title=\u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c_LOWESS<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess.lowess.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess.lowess.html<\/a>)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c <strong>regplot<\/strong> \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435: <a href=\"https:\/\/pyprog.pro\/sns\/sns_8_regression_models.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/pyprog.pro\/sns\/sns_8_regression_models.html<\/a>.<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c <strong>lmplot<\/strong> (<a href=\"https:\/\/seaborn.pydata.org\/generated\/seaborn.lmplot.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/seaborn.pydata.org\/generated\/seaborn.lmplot.html<\/a>), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u0435 <strong>regplot<\/strong> \u0438 <strong>FacetGrid<\/strong>, \u043d\u043e \u043c\u044b \u0435\u0433\u043e \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c.<\/p>\n<pre><code># \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0430 (Figure) \u0438 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f (Axes) fig = plt.figure(figsize=(297\/INCH, 420\/INCH\/1.5)) ax1 = plt.subplot(2,1,1) ax2 = plt.subplot(2,1,2) # \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0430 (Figure) title_figure = Task_Project fig.suptitle(title_figure, fontsize = 18) # \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f (Axes) title_axes_1 = '\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c' ax1.set_title(title_axes_1, fontsize = 16) # \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 order_mod = 1    # \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 #label_legend_regr_model = '\u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435' sns.regplot(     #data=dataset_df,     x=X, y=Y,     #x_estimator=np.mean,     order=order_mod,     logistic=False,     lowess=False,     robust=False,     logx=False,     ci=95,     scatter_kws={'s': 30, 'color': 'red'},     line_kws={'color': 'blue'},     #label=label_legend_regr_model,     ax=ax1) ax1.set_ylabel(Variable_Name_Y) ax1.legend() # \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 title_axes_2 = '\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432' ax2.set_title(title_axes_2, fontsize = 16) sns.residplot(     #data=dataset_df,     x=X, y=Y,     order=order_mod,     lowess=False,     robust=False,     scatter_kws={'s': 30, 'color': 'darkorange'},     ax=ax2) ax2.set_xlabel(Variable_Name_X)  plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/7ea\/863\/e2e\/7ea863e2e1655f13bd7cf1fc6465e43f.png\" width=\"706\" height=\"729\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/7ea\/863\/e2e\/7ea863e2e1655f13bd7cf1fc6465e43f.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><strong>3. \u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438<\/strong><\/p>\n<pre><code># \u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f graph_regression_plot_sns(     X, Y,     regression_model=Y_calc,     Xmin=Xmin_graph, Xmax=Xmax_graph,     Ymin=Ymin_graph, Ymax=Ymax_graph,     title_figure=Task_Project,     x_label=Variable_Name_X,     y_label=Variable_Name_Y,     label_legend_regr_model=f'\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Y = {b0:.3f} + {b1:.4f}*X',     s=80,     file_name='graph\/regression_plot_lin.png')<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/493\/048\/797\/493048797377be4002ebe2f1f3216053.png\" width=\"3507\" height=\"2480\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/493\/048\/797\/493048797377be4002ebe2f1f3216053.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h3>\u0421\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h3>\n<p><strong>1. \u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 (Error Metrics)<\/strong><\/p>\n<p>\u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 (Error Metrics) \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Mean squared error (MSE)<\/strong> \u0438\u043b\u0438 <strong>Mean squared deviation (MSD)<\/strong> &#8212; \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 (<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Mean_squared_error\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Mean_squared_error<\/a>):<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/0a9\/646\/c31\/0a9646c31acf04513abf9653826c3963.png\" width=\"204\" height=\"58\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/0a9\/646\/c31\/0a9646c31acf04513abf9653826c3963.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Root mean square error (RMSE)<\/strong> \u0438\u043b\u0438 <strong>Root mean square deviation (RMSD)<\/strong> &#8212; \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u044c \u0438\u0437 <strong>MSE<\/strong> (<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Root-mean-square_deviation\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Root-mean-square_deviation<\/a>): <\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/9e4\/fe1\/0d7\/9e4fe10d73e7e75f4c4c274642a880bf.png\" width=\"130\" height=\"29\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/9e4\/fe1\/0d7\/9e4fe10d73e7e75f4c4c274642a880bf.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Mean absolute error (MAE)<\/strong> &#8212; \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u0430\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 (<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Mean_absolute_error\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Mean_absolute_error<\/a>):<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/d2e\/914\/889\/d2e9148899194775e3da40e1605b0bae.png\" width=\"188\" height=\"51\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d2e\/914\/889\/d2e9148899194775e3da40e1605b0bae.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Mean absolute percentage error (MAPE)<\/strong> &#8212; \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u0430\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445 (<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Mean_absolute_percentage_error\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Mean_absolute_percentage_error<\/a>):<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/444\/1c6\/b2e\/4441c6b2e9818f028bf39604d6c32739.png\" width=\"201\" height=\"69\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/444\/1c6\/b2e\/4441c6b2e9818f028bf39604d6c32739.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Mean absolute percentage error (MAPE)<\/strong> &#8212; \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u0430\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445 (<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Mean_absolute_percentage_error\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Mean_absolute_percentage_error<\/a>):<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/c84\/0ee\/721\/c840ee7210fd3da709b92cf68f4fff77.png\" width=\"188\" height=\"67\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/c84\/0ee\/721\/c840ee7210fd3da709b92cf68f4fff77.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u043e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0441\u043c. \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 <a href=\"https:\/\/machinelearningmastery.ru\/how-to-select-the-right-evaluation-metric-for-machine-learning-models-part-2-regression-metrics-d4a1a9ba3d74\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/machinelearningmastery.ru\/how-to-select-the-right-evaluation-metric-for-machine-learning-models-part-2-regression-metrics-d4a1a9ba3d74\/<\/a>.<\/p>\n<pre><code># \u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f def regression_error_metrics(model, model_name=''):     model_fit = model.fit()     Ycalc = model_fit.predict()     n_fit = model_fit.nobs     Y = model.endog          MSE = (1\/n_fit) * np.sum((Y-Ycalc)**2)     RMSE = sqrt(MSE)     MAE = (1\/n_fit) * np.sum(abs(Y-Ycalc))     MSPE = (1\/n_fit) *  np.sum(((Y-Ycalc)\/Y)**2)     MAPE = (1\/n_fit) *  np.sum(abs((Y-Ycalc)\/Y))              model_error_metrics = {         'MSE': MSE,         'RMSE': RMSE,         'MAE': MAE,         'MSPE': MSPE,         'MAPE': MAPE}          result = pd.DataFrame({         'MSE': MSE,         'RMSE': RMSE,         'MAE': MAE,         'MSPE': \"{:.3%}\".format(MSPE),         'MAPE': \"{:.3%}\".format(MAPE)},         index=[model_name])                      return model_error_metrics, result  (model_error_metrics, result) = regression_error_metrics(model_linear_ols, model_name='linear_ols') display(result)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/107\/220\/4c1\/1072204c1413d2aa559791e378941443.png\" width=\"391\" height=\"60\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/107\/220\/4c1\/1072204c1413d2aa559791e378941443.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412 \u043b\u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0435 \u043f\u043e \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0435 \u043d\u0435\u0442 \u0435\u0434\u0438\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438: \u0432 \u043e\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0439 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 5-7%, \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043e\u043d\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0430 \u0434\u043e 8-10%, \u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0434\u043e 15%.<\/p>\n<p><strong><u>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434:<\/u><\/strong> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 (\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 <strong>MAPE = 3.405% &lt; 10%<\/strong>).<\/p>\n<p><strong>2. \u0414\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0414\u0410\u0420\u041c)<\/strong><\/p>\n<p>\u0414\u0410\u0420\u041c \u043d\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u0443\u044e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 <strong>Regression Results<\/strong>, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043e \u043d\u0435\u043c \u043f\u043e \u0434\u0432\u0443\u043c \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430\u043c:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0418\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0440\u0430\u0437\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u0434\u0430\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u0441\u0443\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u0430 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u044b, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u0414\u0410\u0420\u041c, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430\u0445 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438 \u0414\u0410\u0420\u041c \u0432 \u043b\u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0435 \u043f\u043e \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0443\u0442\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430, \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 \u043e\u043d\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e-\u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043c\u0443 (\u0441\u043c., \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, [8, \u0441.52]), \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f\u043c\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u0414\u0410\u0420\u041c \u043e\u0431\u0449\u0443\u044e \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u044e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430 (<strong>Y<\/strong>) \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0434\u0432\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 &#8212; \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u044f, \u043e\u0431\u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0435\u0439 \u0438 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u044f, \u043e\u0431\u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043e\u0442 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 (\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u043a), \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 \u044d\u0442\u0438 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u044b \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438 \u043e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e-\u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043c\u0443, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u044f, \u043e\u0431\u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0435\u0439<\/strong> &#8212; \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f <strong>Explained sum of squares (ESS)<\/strong>, <strong>Sum of Squared Regression (SSR)<\/strong> (<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Explained_sum_of_squares\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Explained_sum_of_squares<\/a>, <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/anova-for-regression-fdb49cf5d684\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/towardsdatascience.com\/anova-for-regression-fdb49cf5d684<\/a>), <strong>Sum of squared deviations (SSD)<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u044f, \u043e\u0431\u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043e\u0442 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 (\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u043a)<\/strong> &#8212; \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f <strong>Residual sum of squares (RSS)<\/strong>, <strong>Sum of squared residuals (SSR)<\/strong>, <strong>Squared estimate of errors, Sum of Squared Error (SSE)<\/strong> (<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Residual_sum_of_squares\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Residual_sum_of_squares<\/a>, <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/anova-for-regression-fdb49cf5d684\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/towardsdatascience.com\/anova-for-regression-fdb49cf5d684<\/a>); \u0432 \u043e\u0442\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d <strong>\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u0430\u044f \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041e\u0431\u0449\u0430\u044f (\u043f\u043e\u043b\u043d\u0430\u044f) \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u044f<\/strong> &#8212; \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f <strong>Total sum of squares (TSS)<\/strong>, <strong>Sum of Squared Total (SST)<\/strong> (<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Partition_of_sums_of_squares\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Partition_of_sums_of_squares<\/a>, <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/anova-for-regression-fdb49cf5d684\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/towardsdatascience.com\/anova-for-regression-fdb49cf5d684<\/a>).<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u043f\u0443\u0442\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 \u043f\u043e\u0434 <strong>SSR<\/strong> \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u0435\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043f\u0443\u0442\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 <strong>ESS<\/strong> \u0438 <strong>SSE<\/strong>;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0432 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0435 <strong>statsmodel<\/strong> \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u043c\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u043e\u0432: \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f <strong>Explained sum of squares<\/strong> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e <strong>ess<\/strong>, \u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f <strong>Sum of squared (whitened) residuals<\/strong> &#8212; \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e <strong>ssr<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u043e\u0439 \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 &#8212; <strong>SSR (Sum of Squared Regression)<\/strong>, <strong>SSE (Sum of Squared Error)<\/strong>, <strong>SST (Sum of Squared Total)<\/strong>. \u0421\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u0430\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 \u0414\u0410\u0420\u041c \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0432\u0438\u0434:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/3ac\/9c4\/f46\/3ac9c4f46f603b75becb64d550e18e24.png\" width=\"733\" height=\"389\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/3ac\/9c4\/f46\/3ac9c4f46f603b75becb64d550e18e24.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0447\u0430\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0430 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 \u0414\u0410\u0420\u041c \u0434\u043b\u044f \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u041c\u041b\u0420\u041c), \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u041f\u041b\u0420\u041c \u043c\u044b \u0438\u043c\u0435\u0435\u043c \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439 <strong>p=1<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 <strong>Fcalc-ad<\/strong> \u0438 <strong>Fcalc-det<\/strong> &#8212; \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0424\u0438\u0448\u0435\u0440\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0435 \u0430\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 (\u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c &#8212; \u0441\u043c.\u0434\u0430\u043b\u0435\u0435).<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 &#8212; \u0441\u043c.[4, \u0433\u043b\u0430\u0432\u0430 3].<\/p>\n<p>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441 <strong>statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults<\/strong> \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f ANOVA (\u0441\u043c. <a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.html#statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.html#statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults<\/a>) \u043a\u0430\u043a \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0421\u0443\u043c\u043c\u0430 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432, \u043e\u0431\u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0435\u0439 \/ SSR (Sum of Squared Regression)<\/strong> &#8212; \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e <strong>ess<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0421\u0443\u043c\u043c\u0430 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432, \u043e\u0431\u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0442 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \/ SSE (Sum of Squared Error)<\/strong> &#8212; \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e <strong>ssr<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041e\u0431\u0449\u0430\u044f (\u043f\u043e\u043b\u043d\u0430\u044f) \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432 \/ SST (Sum of Squared Total)<\/strong> &#8212; \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e <strong>centered_tss<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041a\u043e\u043b-\u0432\u043e \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439 \/ Number of observations<\/strong> &#8212; \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e <strong>nobs<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0427\u0438\u0441\u043b\u043e \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/strong> \/ <strong>Model degrees of freedom<\/strong> &#8212; \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0437\u0430 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0442\u044b, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 &#8212; \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e <strong>df_model<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \/ Mean squared error the model<\/strong> &#8212; \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432, \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0435\u0439, \u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u044b \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 &#8212; \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e <strong>mse_model<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 \/ Mean squared error of the residuals<\/strong> &#8212; \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432, \u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u044b &#8212; \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e <strong>mse_resid<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041e\u0431\u0449\u0430\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \/ Total mean squared error<\/strong> &#8212; \u043e\u0431\u0449\u0430\u044f \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432, \u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439 &#8212; \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e <strong>mse_total<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c <strong>statsmodels.stats.anova.anova_lm<\/strong>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0414\u0410\u0420\u041c (\u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 &#8212; 1, 2, 3):<\/p>\n<pre><code># \u0442\u0438\u043f 1 print('The type of Anova test: 1') display(sm.stats.anova_lm(result_linear_ols, typ=1))  # \u0442\u0438\u043f 2 print('The type of Anova test: 2') display(sm.stats.anova_lm(result_linear_ols, typ=2))  # \u0442\u0438\u043f 3 print('The type of Anova test: 3') display(sm.stats.anova_lm(result_linear_ols, typ=3))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/0c3\/0f2\/096\/0c30f2096e31a2b4bbfeb2acd7ad88e7.png\" width=\"426\" height=\"458\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/0c3\/0f2\/096\/0c30f2096e31a2b4bbfeb2acd7ad88e7.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041d\u0430 \u043c\u043e\u0439 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434, \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 <strong>statsmodels.stats.anova.anova_lm<\/strong> \u043d\u0435 \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u0430, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0435\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0434\u043b\u044f \u0447\u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <strong>ANOVA_table_regression_model<\/strong>:<\/p>\n<pre><code># \u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f def ANOVA_table_regression_model(model_fit):     n = int(model_fit.nobs)     p = int(model_fit.df_model)     SSR = model_fit.ess     SSE = model_fit.ssr     SST = model_fit.centered_tss      result = pd.DataFrame({         'sources_of_variation': ('regression (SSR)', 'deviation from regression (SSE)', 'total (SST)'),         'sum_of_squares': (SSR, SSE, SST),         'degrees_of_freedom': (p, n-p-1, n-1)})     result['squared_error'] = result['sum_of_squares'] \/ result['degrees_of_freedom']     R2 = 1 - result.loc[1, 'sum_of_squares'] \/ result.loc[2, 'sum_of_squares']     F_calc_adequacy = result.loc[2, 'squared_error'] \/ result.loc[1, 'squared_error']     F_calc_determ_check = result.loc[0, 'squared_error'] \/ result.loc[1, 'squared_error']     result['F-ratio'] = (F_calc_determ_check, F_calc_adequacy, '')          return result  result = ANOVA_table_regression_model(result_linear_ols) display(result) print(f\"R2 = 1 - SSE\/SST = {1 - result.loc[1, 'sum_of_squares'] \/ result.loc[2, 'sum_of_squares']}\") print(f\"F_calc_adequacy = MST \/ MSE = {result.loc[2, 'squared_error'] \/ result.loc[1, 'squared_error']}\") print(f\"F_calc_determ_check = MSR \/ MSE = {result.loc[0, 'squared_error'] \/ result.loc[1, 'squared_error']}\")<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/af9\/c76\/2e6\/af9c762e6b2c4bea801ce4bd2f0b4adc.png\" width=\"723\" height=\"213\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/af9\/c76\/2e6\/af9c762e6b2c4bea801ce4bd2f0b4adc.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0414\u0410\u0420\u041c \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u044e:<\/p>\n<pre><code>fig, axes = plt.subplots(figsize=(210\/INCH, 297\/INCH\/1.5)) axes.pie(     (result.loc[0, 'sum_of_squares'], result.loc[1, 'sum_of_squares']),      labels=(result.loc[0, 'sources_of_variation'], result.loc[1, 'sources_of_variation']),     autopct='%.1f%%',     startangle=60) plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/917\/844\/4f6\/9178444f66daebccd0190a80175bd06b.png\" width=\"627\" height=\"438\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/917\/844\/4f6\/9178444f66daebccd0190a80175bd06b.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0414\u0410\u0420\u041c \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0440\u044f\u0434 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 (<strong>R2<\/strong>, <strong>Fcalc-ad<\/strong> \u0438 <strong>Fcalc-det<\/strong>), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c.<\/p>\n<p><strong>3. \u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 (\u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u044b \u043e \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043d\u0443\u043b\u044e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432)<\/strong><\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 &#8212; \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0445 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0435\u0439\u0448\u0438\u0445 \u044d\u0442\u0430\u043f\u043e\u0432 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0422\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 \u043d\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u044b\u0441\u043a\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043d\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0432 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0435\u0432 \u0424\u0438\u0448\u0435\u0440\u0430 \u0438 \u0421\u0442\u044c\u044e\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430 (\u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0430\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438) \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432 [5, \u0441.122].<\/p>\n<p>\u041e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<pre><code>print('\u041e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:\\n', result_linear_ols.resid, type(result_linear_ols.resid)) res_Y = np.array(result_linear_ols.resid)<\/code><\/pre>\n<p><strong>statsmodels<\/strong> \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0438\u0434\u044b \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 (\u0441\u043c. <a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.resid_pearson.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.resid_pearson.html<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.wresid.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.wresid.html<\/a>).<\/p>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432:<\/p>\n<pre><code># \u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f graph_scatterplot_sns(     X, res_Y,     Xmin=Xmin_graph, Xmax=Xmax_graph,     Ymin=-3.0, Ymax=3.0,     color='red',     #title_figure=Task_Project,     title_axes='\u041e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438', title_axes_fontsize=18,     x_label=Variable_Name_X,     y_label='\u0394Y = Y - Ycalc',     s=75,     file_name='graph\/residuals_plot_sns.png')<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/5f3\/32d\/a53\/5f332da53f518ee3fe87bba9a131c40d.png\" width=\"3507\" height=\"2480\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/5f3\/32d\/a53\/5f332da53f518ee3fe87bba9a131c40d.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432:<\/p>\n<pre><code># \u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f graph_hist_boxplot_probplot_sns(     data=res_Y,     data_min=-2.5, data_max=2.5,     graph_inclusion='bp',     data_label='\u0394Y = Y - Ycalc',     #title_figure=Task_Project,     title_axes='\u041e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438', title_axes_fontsize=16,     file_name='graph\/residuals_hist_boxplot_probplot_sns.png')    <\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/4ca\/b86\/496\/4cab86496af68335be75e8b9da90a949.png\" width=\"2480\" height=\"2338\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/4ca\/b86\/496\/4cab86496af68335be75e8b9da90a949.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<pre><code>norm_distr_check(res_Y)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/7d2\/ddb\/d00\/7d2ddbd002919eeba501b0499cae8071.png\" width=\"1069\" height=\"352\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/7d2\/ddb\/d00\/7d2ddbd002919eeba501b0499cae8071.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><strong><u>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434:<\/u><\/strong> \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u044c \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0443 \u043e \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u044b \u043e \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043d\u0443\u043b\u044e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 &#8212; \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0435\u043c \u0421\u0442\u044c\u044e\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430 (\u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <strong>scipy.stats.ttest_1samp<\/strong>, <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.ttest_ind.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.ttest_ind.html<\/a>):<\/p>\n<pre><code>sps.ttest_1samp(res_Y, popmean=0)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/6a2\/a30\/69e\/6a2a3069e6552b09daba276fb43d1f31.png\" width=\"641\" height=\"25\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/6a2\/a30\/69e\/6a2a3069e6552b09daba276fb43d1f31.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><strong><u>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434:<\/u><\/strong> \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0432\u044b\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 (0.05), \u0442\u043e \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u0430\u044f \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0430 \u043e \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043d\u0443\u043b\u044e \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 \u041f\u0420\u0418\u041d\u0418\u041c\u0410\u0415\u0422\u0421\u042f.<\/p>\n<p><strong>4. \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0430\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/strong><\/p>\n<p>\u0421\u0443\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0430\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 <strong>MST<\/strong> \u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 <strong>MSE<\/strong> &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0430 \u043e \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0439 \u043f\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044e \u0424\u0438\u0448\u0435\u0440\u0430. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e, \u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u043e\u0439. \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0443 \u0430\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 &#8212; \u0441\u043c.[1, \u0441.658], [2, \u0441.49], [4, \u0441.154].<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0430\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <strong>regression_model_adequacy_check<\/strong>:<\/p>\n<pre><code>def regression_model_adequacy_check(     model_fit,     p_level: float=0.95,     model_name=''):          n = int(model_fit.nobs)     p = int(model_fit.df_model)    # \u0427\u0438\u0441\u043b\u043e \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u044b \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0437\u0430 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0442\u044b, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442)          SST = model_fit.centered_tss    # SST (Sum of Squared Total)     dfT = n-1     MST = SST \/ dfT      SSE = model_fit.ssr    # SSE (Sum of Squared Error)     dfE = n - p - 1     MSE = SSE \/ dfE          F_calc = MST \/ MSE     F_table = sci.stats.f.ppf(p_level, dfT, dfE, loc=0, scale=1)     a_calc = 1 - sci.stats.f.cdf(F_calc, dfT, dfE, loc=0, scale=1)     conclusion_model_adequacy_check = 'adequacy' if F_calc >= F_table else 'adequacy'          # \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442                 result = pd.DataFrame({         'SST': (SST),         'SSE': (SSE),         'dfT': (dfT),         'dfE': (dfE),         'MST': (MST),         'MSE': (MSE),         'p_level': (p_level),         'a_level': (a_level),         'F_calc': (F_calc),         'F_table': (F_table),         'F_calc >= F_table': (F_calc >= F_table),         'a_calc': (a_calc),         'a_calc &lt;= a_level': (a_calc &lt;= a_level),         'adequacy_check': (conclusion_model_adequacy_check),         },         index=[model_name]         )          return result  regression_model_adequacy_check(result_linear_ols, p_level=0.95, model_name='linear_ols')<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/86b\/035\/4a8\/86b0354a8ae02cc02c33fe4fdd3c5736.png\" width=\"1143\" height=\"67\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/86b\/035\/4a8\/86b0354a8ae02cc02c33fe4fdd3c5736.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><strong><u>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434:<\/u><\/strong> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0410\u0414\u0415\u041a\u0412\u0410\u0422\u041d\u041e\u0419.<\/p>\n<p><strong>5. \u041a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0435\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438<\/strong><\/p>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0438\u0434\u043e\u0432 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0421\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0439 <strong>\u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438<\/strong>:<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/ee4\/522\/e50\/ee4522e500a318a9f89ee344ef4b4aec.png\" width=\"132\" height=\"49\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/ee4\/522\/e50\/ee4522e500a318a9f89ee344ef4b4aec.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0415\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043e \u043a\u0430\u043a \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e <strong>rsquared<\/strong> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<ol start=\"2\">\n<li>\n<p><strong>\u0421\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 (adjusted) \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438<\/strong> &#8212; \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0442\u0430\u043a, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u043e\u0432 (\u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432) \u043d\u0435 \u0432\u043b\u0438\u044f\u043b\u043e \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443 R2, \u043f\u0440\u0438 \u0435\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0441\u043c\u0435\u0449\u0451\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0439:<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/63b\/113\/9d5\/63b1139d5df48e18c949ba042e79e95c.png\" width=\"382\" height=\"51\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/63b\/113\/9d5\/63b1139d5df48e18c949ba042e79e95c.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0415\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043e \u043a\u0430\u043a \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e <strong>rsquared_adj<\/strong> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<ol start=\"3\">\n<li>\n<p><strong>\u041e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0451\u043d\u043d\u044b\u0439 (extended) \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438<\/strong> &#8212; \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0441\u043e \u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0447\u043b\u0435\u043d\u043e\u043c \u0438 \u0431\u0435\u0437 \u043d\u0435\u0433\u043e, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0439, \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432: \u041c\u041d\u041a, \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0451\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432 (\u041e\u041c\u041d\u041a), \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432 (\u0423\u041c\u041d\u041a), \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0451\u043d\u043d\u043e-\u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432 (\u041e\u0423\u041c\u041d\u041a). \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0431\u043e\u0440\u0435 \u041f\u041b\u0420\u041c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u0441 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0435\u0439 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440: <a href=\"http:\/\/www.machinelearning.ru\/wiki\/index.php?title=%D0%9A%D0%BE%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82_%D0%B4%D0%B5%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">http:\/\/www.machinelearning.ru\/wiki\/index.php?title=\u041a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442_\u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438<\/a>), \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432 [7].<\/p>\n<p>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432 <strong>rsquared<\/strong> \u0438 <strong>rsquared_adj<\/strong> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<pre><code>print('R2 =', result_linear_ols.rsquared) print('R2_adj =', result_linear_ols.rsquared_adj)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/d2f\/bad\/bcf\/d2fbadbcf4e301a1b4e45018acfa66c4.png\" width=\"230\" height=\"50\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d2f\/bad\/bcf\/d2fbadbcf4e301a1b4e45018acfa66c4.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044e \u0424\u0438\u0448\u0435\u0440\u0430 [3, \u0441.201-203; 8, \u0441.83].<\/p>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0424\u0438\u0448\u0435\u0440\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 <strong>fvalue<\/strong> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<pre><code>print(f\"result_linear_ols.fvalue = {result_linear_ols.fvalue}\")<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/414\/ab0\/9a9\/414ab09a95bd398007bbc37a0a491f14.png\" width=\"367\" height=\"21\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/414\/ab0\/9a9\/414ab09a95bd398007bbc37a0a491f14.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0435 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u044b \u043f\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044e \u0424\u0438\u0448\u0435\u0440\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 <strong>f_pvalue<\/strong> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<pre><code>print(f\"result_linear_ols.f_pvalue = {result_linear_ols.f_pvalue}\")<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/a67\/1d8\/1bf\/a671d81bff07f658ebdcee18b5504a2d.png\" width=\"424\" height=\"29\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/a67\/1d8\/1bf\/a671d81bff07f658ebdcee18b5504a2d.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e (\u0442\u0430\u043a \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0434\u043b\u044f \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0439 \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439) &#8212; \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 <strong>scipy<\/strong>, \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0424\u0438\u0448\u0435\u0440\u0430 <strong>scipy.stats.f<\/strong>, \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c <strong>cdf<\/strong> (\u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f):<\/p>\n<pre><code>df1 = int(result_linear_ols.df_model) df2 = int(result_linear_ols.nobs - result_linear_ols.df_model - 1) F_calc = result_linear_ols.fvalue a_calc = 1 - sci.stats.f.cdf(F_calc, df1, df2, loc=0, scale=1) print(a_calc)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/8ee\/43f\/37a\/8ee43f37a648e1cb3139c6d4805bff67.png\" width=\"176\" height=\"27\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/8ee\/43f\/37a\/8ee43f37a648e1cb3139c6d4805bff67.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0424\u0438\u0448\u0435\u0440\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <strong>Regression Results<\/strong> \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f. \u0420\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0435\u0433\u043e \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e &#8212; \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 <strong>scipy<\/strong>, \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0421\u0442\u044c\u044e\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430 <strong>scipy.stats.f<\/strong>, \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c <strong>ppf<\/strong> (\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438):<\/p>\n<pre><code>F_table = sci.stats.f.ppf(p_level, df1, df2, loc=0, scale=1) print(F_table)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/e57\/509\/b08\/e57509b0878bcdf70b824ff0252261cd.png\" width=\"148\" height=\"23\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e57\/509\/b08\/e57509b0878bcdf70b824ff0252261cd.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <strong>determination_coef_check<\/strong> \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435\u043f\u0435\u0440\u0435\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u044b:<\/p>\n<pre><code># \u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f def determination_coef_check(     model_fit,     p_level: float=0.95):          a_level = 1 - p_level          R2 = model_fit.rsquared     R2_adj = model_fit.rsquared_adj     n = model_fit.nobs    # \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438     p = model_fit.df_model    # Model degrees of freedom. The number of regressors p. Does not include the constant if one is present.          F_calc = R2 \/ (1 - R2) * (n-p-1)\/p     df1 = int(p)     df2 = int(n-p-1)     F_table = sci.stats.f.ppf(p_level, df1, df2, loc=0, scale=1)     a_calc = 1 - sci.stats.f.cdf(F_calc, df1, df2, loc=0, scale=1)     conclusion_determ_coef_sign = 'significance' if F_calc >= F_table else 'not significance'              # \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442                 result = pd.DataFrame({         'notation': ('R2'),         'coef_value (R)': (sqrt(R2)),         'coef_value_squared (R2)': (R2),         'p_level': (p_level),         'a_level': (a_level),         'F_calc': (F_calc),         'df1': (df1),         'df2': (df2),         'F_table': (F_table),         'F_calc >= F_table': (F_calc >= F_table),         'a_calc': (a_calc),         'a_calc &lt;= a_level': (a_calc &lt;= a_level),         'significance_check': (conclusion_determ_coef_sign),         'conf_int_low': (''),         'conf_int_high': ('')         },         index=['Coef. of determination'])     return result  determination_coef_check(     result_linear_ols,     p_level=0.95)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/19e\/9fa\/b96\/19e9fab96765e88bb3be41abfa3361a8.png\" width=\"1571\" height=\"65\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/19e\/9fa\/b96\/19e9fab96765e88bb3be41abfa3361a8.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><strong><u>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434:<\/u><\/strong> \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0417\u041d\u0410\u0427\u0418\u041c.<\/p>\n<p><strong>6. \u041a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438<\/strong><\/p>\n<p>\u0420\u0430\u043d\u0435\u0435 \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u043b\u0438 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u043a\u0430\u043a \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 <strong>b0<\/strong> \u0438 <strong>b1<\/strong> (\u043a\u0430\u043a \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e <strong>params<\/strong> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438). \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u0430\u043a \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e <strong>bse<\/strong> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<pre><code>print(b0, b1) print(result_linear_ols.bse, type(result_linear_ols.bse))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/25f\/f75\/52c\/25ff7552c6fc00f0b417a70254dd27eb.png\" width=\"420\" height=\"96\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/25f\/f75\/52c\/25ff7552c6fc00f0b417a70254dd27eb.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044e \u0421\u0442\u044c\u044e\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430 [3, \u0441.203-212; 8, \u0441.78].<\/p>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0421\u0442\u044c\u044e\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 <strong>tvalues<\/strong> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<pre><code>print(f\"result_linear_ols.tvalues = \\n{result_linear_ols.tvalues}\")<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/e48\/163\/863\/e48163863272a888a487d0c4bcc35476.png\" width=\"228\" height=\"96\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e48\/163\/863\/e48163863272a888a487d0c4bcc35476.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0435 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u044b \u043f\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044e \u0421\u0442\u044c\u044e\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 <strong>pvalues<\/strong> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<pre><code>print(f\"result_linear_ols.pvalues = \\n{result_linear_ols.pvalues}\")<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/fae\/968\/225\/fae9682256ba1d86570121784a3484ad.png\" width=\"230\" height=\"91\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/fae\/968\/225\/fae9682256ba1d86570121784a3484ad.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0414\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u044b \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 <strong>conf_int<\/strong> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<pre><code>print(result_linear_ols.conf_int(), '\\n')<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/a54\/291\/6a3\/a542916a3cb5b550c9cbbd6275f6ab69.png\" width=\"238\" height=\"72\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/a54\/291\/6a3\/a542916a3cb5b550c9cbbd6275f6ab69.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e (\u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0424\u0438\u0448\u0435\u0440\u0430 &#8212; \u0434\u043b\u044f \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0439 \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439) &#8212; \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 <strong>scipy<\/strong>, \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0421\u0442\u044c\u044e\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430 <strong>scipy.stats.t<\/strong>, \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c <strong>cdf<\/strong> (\u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f):<\/p>\n<pre><code>t_calc = result_linear_ols.tvalues df = int(result_linear_ols.nobs - result_linear_ols.df_model - 1) a_calc = 2*(1-sci.stats.t.cdf(abs(t_calc), df, loc=0, scale=1)) print(a_calc)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/599\/90d\/896\/59990d8961cb5eb2c78a2c3745384a05.png\" width=\"196\" height=\"23\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/599\/90d\/896\/59990d8961cb5eb2c78a2c3745384a05.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0421\u0442\u044c\u044e\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <strong>Regression Results<\/strong> \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f. \u0420\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0438\u0445 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e &#8212; \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 <strong>scipy<\/strong>, \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0421\u0442\u044c\u044e\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430 <strong>scipy.stats.t<\/strong>, \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c <strong>ppf<\/strong> (\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438):<\/p>\n<pre><code>t_table = sci.stats.t.ppf((1 + p_level)\/2 , df) print(t_table)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/306\/79e\/4a3\/30679e4a372f20dc1110732dd044a325.png\" width=\"156\" height=\"24\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/306\/79e\/4a3\/30679e4a372f20dc1110732dd044a325.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <strong>regression_coef_check<\/strong> \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435\u043f\u0435\u0440\u0435\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u044b:<\/p>\n<pre><code>def regression_coef_check(     model_fit,     notation_coef: list='',     p_level: float=0.95):          a_level = 1 - p_level          # \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438)     model_params = model_fit.params     # \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438     model_bse = model_fit.bse     # \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u044b \u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438     t_calc = abs(model_params) \/ model_bse     n = model_fit.nobs    # \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438     p = model_fit.df_model    # Model degrees of freedom. The number of regressors p. Does not include the constant if one is present.     df = int(n - p - 1)     t_table = sci.stats.t.ppf((1 + p_level)\/2 , df)     a_calc = 2*(1-sci.stats.t.cdf(t_calc, df, loc=0, scale=1))     conclusion_ = ['significance' if elem else 'not significance' for elem in (t_calc >= t_table).values]              # \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438     conf_int_low = model_params - t_table*model_bse     conf_int_high = model_params + t_table*model_bse          # \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442                 result = pd.DataFrame({         'notation': (notation_coef),         'coef_value': (model_params),         'std_err': (model_bse),         'p_level': (p_level),         'a_level': (a_level),         't_calc': (t_calc),         'df': (df),         't_table': (t_table),         't_calc >= t_table': (t_calc >= t_table),         'a_calc': (a_calc),         'a_calc &lt;= a_level': (a_calc &lt;= a_level),         'significance_check': (conclusion_),         'conf_int_low': (conf_int_low),         'conf_int_high': (conf_int_high),         })          return result  regression_coef_check(     result_linear_ols,     notation_coef=['b0', 'b1'],     p_level=0.95)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/a61\/078\/dfe\/a61078dfe7b427728d50c32b8993d87d.png\" width=\"1285\" height=\"99\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/a61\/078\/dfe\/a61078dfe7b427728d50c32b8993d87d.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><strong><u>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434:<\/u><\/strong> \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 <strong>b0<\/strong> \u0438 <strong>b1<\/strong> \u0417\u041d\u0410\u0427\u0418\u041c\u042b.<\/p>\n<p><strong>7. \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0433\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0441\u043a\u0435\u0434\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/strong><\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0433\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0441\u043a\u0435\u0434\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 <strong>statsmodels<\/strong> \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0442\u0435\u0441\u0442 \u0413\u043e\u043b\u0434\u0444\u0435\u043b\u0434\u0430-\u041a\u0432\u0430\u043d\u0434\u0442\u0430 (<a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.stats.diagnostic.het_goldfeldquandt.html#statsmodels.stats.diagnostic.het_goldfeldquandt\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.stats.diagnostic.het_goldfeldquandt.html#statsmodels.stats.diagnostic.het_goldfeldquandt<\/a>) &#8212; \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u044e \u0441\u043c. [\u041c\u0430\u0433\u043d\u0443\u0441, \u0441.178], \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%A2%D0%B5%D1%81%D1%82_%D0%93%D0%BE%D0%BB%D0%B4%D1%84%D0%B5%D0%BB%D0%B4%D0%B0_%E2%80%94_%D0%9A%D1%83%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D1%82%D0%B0\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/\u0422\u0435\u0441\u0442_\u0413\u043e\u043b\u0434\u0444\u0435\u043b\u0434\u0430_\u2014_\u041a\u0443\u0430\u043d\u0434\u0442\u0430<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0442\u0435\u0441\u0442 \u0411\u0440\u0438\u0448\u0430-\u041f\u044d\u0433\u0430\u043d\u0430 (Breush-Pagan test) (<a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.stats.diagnostic.het_breuschpagan.html#statsmodels.stats.diagnostic.het_breuschpagan\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.stats.diagnostic.het_breuschpagan.html#statsmodels.stats.diagnostic.het_breuschpagan<\/a>) &#8212; \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u044e \u0441\u043c.[\u041c\u0430\u0433\u043d\u0443\u0441, \u0441.179], \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Breusch%E2%80%93Pagan_test\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Breusch\u2013Pagan_test<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0442\u0435\u0441\u0442 \u0423\u0430\u0439\u0442\u0430 (White test) (<a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.stats.diagnostic.het_white.html#statsmodels.stats.diagnostic.het_white\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.stats.diagnostic.het_white.html#statsmodels.stats.diagnostic.het_white<\/a>) &#8212; \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u044e \u0441\u043c.[\u041c\u0430\u0433\u043d\u0443\u0441, \u0441.177], \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%A2%D0%B5%D1%81%D1%82_%D0%A3%D0%B0%D0%B9%D1%82%D0%B0\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/\u0422\u0435\u0441\u0442_\u0423\u0430\u0439\u0442\u0430<\/a>.<\/p>\n<p><strong><u>\u0422\u0435\u0441\u0442 \u0413\u043e\u043b\u0434\u0444\u0435\u043b\u0434\u0430-\u041a\u0432\u0430\u043d\u0434\u0442\u0430 (Goldfeld\u2013Quandt test)<\/u><\/strong><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code># \u0442\u0435\u0441\u0442 \u0413\u043e\u043b\u0434\u0444\u0435\u043b\u0434\u0430-\u041a\u0432\u0430\u043d\u0434\u0442\u0430 (Goldfeld\u2013Quandt test) test = sms.het_goldfeldquandt(result_linear_ols.resid, result_linear_ols.model.exog) test_result = lzip(['F_calc', 'p_calc'], test)    # \u0440\u0430\u0441\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430 # \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 F-\u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f F_calc_tuple = test_result[0] F_calc = F_calc_tuple[1] print(f\"\u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 F-\u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f: F_calc = {round(F_calc, DecPlace)}\") # \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 p_calc_tuple = test_result[1] p_calc = p_calc_tuple[1] print(f\"\u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438: p_calc = {round(p_calc, DecPlace)}\") #a_calc = 1 - p_value #print(f\"\u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438: a_calc = 1 - p_value = {round(a_calc, DecPlace)}\") # \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 if p_calc &lt; a_level:     conclusion_GQ_test = f\"\u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a p_calc = {round(p_calc, DecPlace)} &lt; a_level = {round(a_level, DecPlace)}\" + \\         \", \u0442\u043e \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0432 \u043f\u043e\u0434\u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430\u0445 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e, \u0442.\u0435. \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0430 \u043e \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0438 \u0433\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0441\u043a\u0435\u0434\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u041f\u0420\u0418\u041d\u0418\u041c\u0410\u0415\u0422\u0421\u042f\" else:     conclusion_GQ_test = f\"\u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a p_calc = {round(p_calc, DecPlace)} >= a_level = {round(a_level, DecPlace)}\" + \\         \", \u0442\u043e \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0432 \u043f\u043e\u0434\u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430\u0445 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e, \u0442.\u0435. \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0430 \u043e \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0438 \u0433\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0441\u043a\u0435\u0434\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u041e\u0422\u0412\u0415\u0420\u0413\u0410\u0415\u0422\u0421\u042f\" print(conclusion_GQ_test)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/76b\/ce9\/a9d\/76bce9a9d5bc095424a903fd0bedaef4.png\" width=\"1224\" height=\"69\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/76b\/ce9\/a9d\/76bce9a9d5bc095424a903fd0bedaef4.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <strong>Goldfeld_Quandt_test<\/strong>:<\/p>\n<pre><code>def Goldfeld_Quandt_test(     model_fit,     p_level: float=0.95,     model_name=''):          a_level = 1 - p_level          # \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430     test = sms.het_goldfeldquandt(model_fit.resid, model_fit.model.exog)     test_result = lzip(['F_statistic', 'p_calc'], test)    # \u0440\u0430\u0441\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430     # \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 F-\u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f     F_calc_tuple = test_result[0]     F_statistic = F_calc_tuple[1]     # \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438     p_calc_tuple = test_result[1]     p_calc = p_calc_tuple[1]     # \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434     conclusion_test = 'heteroscedasticity' if p_calc &lt; a_level else 'not heteroscedasticity'          result = pd.DataFrame({         'test': ('Goldfeld\u2013Quandt test'),         'p_level': (p_level),         'a_level': (a_level),         'F_statistic': (F_statistic),         'p_calc': (p_calc),         'p_calc &lt; a_level': (p_calc &lt; a_level),         'heteroscedasticity_check': (conclusion_test)         },         index=[model_name])          return result  Goldfeld_Quandt_test(result_linear_ols, p_level=0.95, model_name='linear_ols')<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/0d6\/ede\/a6a\/0d6edea6aa7badae97d5d9378d5da1b9.png\" width=\"830\" height=\"64\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/0d6\/ede\/a6a\/0d6edea6aa7badae97d5d9378d5da1b9.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><strong><u>\u0422\u0435\u0441\u0442 \u0411\u0440\u0438\u0448\u0430-\u041f\u044d\u0433\u0430\u043d\u0430 (Breush-Pagan test)<\/u><\/strong><\/p>\n<pre><code># \u0442\u0435\u0441\u0442 \u0411\u0440\u0438\u0448\u0430-\u041f\u044d\u0433\u0430\u043d\u0430 (Breush-Pagan test) name = [\"Lagrange multiplier statistic\", \"p-value\", \"f-value\", \"f p-value\"] test = sms.het_breuschpagan(result_linear_ols.resid, result_linear_ols.model.exog) lzip(name, test)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/be8\/40e\/216\/be840e2163cd720a873da84d072d8ea5.png\" width=\"449\" height=\"96\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/be8\/40e\/216\/be840e2163cd720a873da84d072d8ea5.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <strong>Breush_Pagan_test<\/strong>:<\/p>\n<pre><code>def Breush_Pagan_test(     model_fit,     p_level: float=0.95,     model_name=''):          a_level = 1 - p_level          # \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430     test = sms.het_breuschpagan(model_fit.resid, model_fit.model.exog)     name = ['Lagrange_multiplier_statistic', 'p_calc_LM', 'F_statistic', 'p_calc']     test_result = lzip(name, test)    # \u0440\u0430\u0441\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430     # \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u041b\u0430\u0433\u0440\u0430\u043d\u0436\u0430     LM_calc_tuple = test_result[0]     Lagrange_multiplier_statistic = LM_calc_tuple[1]     # \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u041b\u0430\u0433\u0440\u0430\u043d\u0436\u0430     p_calc_LM_tuple = test_result[1]     p_calc_LM = p_calc_LM_tuple[1]     # \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 F-\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u044b \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 x     F_calc_tuple = test_result[2]     F_statistic = F_calc_tuple[1]     # \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 F-\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438     p_calc_tuple = test_result[3]     p_calc = p_calc_tuple[1]     # \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434     conclusion_test = 'heteroscedasticity' if p_calc &lt; a_level else 'not heteroscedasticity'      # \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434     conclusion_test = 'heteroscedasticity' if p_calc &lt; a_level else 'not heteroscedasticity'          result = pd.DataFrame({         'test': ('Breush-Pagan test'),         'p_level': (p_level),         'a_level': (a_level),         'Lagrange_multiplier_statistic': (Lagrange_multiplier_statistic),         'p_calc_LM': (p_calc_LM),         'p_calc_LM &lt; a_level': (p_calc_LM &lt; a_level),         'F_statistic': (F_statistic),         'p_calc': (p_calc),         'p_calc &lt; a_level': (p_calc &lt; a_level),         'heteroscedasticity_check': (conclusion_test)         },         index=[model_name])          return result  Breush_Pagan_test(result_linear_ols, p_level=0.95, model_name='linear_ols')<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/8dc\/4be\/4e7\/8dc4be4e72cde6258390dfe83f83cafa.png\" width=\"1264\" height=\"65\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/8dc\/4be\/4e7\/8dc4be4e72cde6258390dfe83f83cafa.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><strong><u>\u0422\u0435\u0441\u0442 \u0423\u0430\u0439\u0442\u0430 (White test)<\/u><\/strong><\/p>\n<pre><code># \u0442\u0435\u0441\u0442 \u0423\u0430\u0439\u0442\u0430 (White test) name = [\"Lagrange multiplier statistic\", \"p-value\", \"f-value\", \"f p-value\"] test = sms.het_white(result_linear_ols.resid, result_linear_ols.model.exog) lzip(name, test)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/b65\/f44\/4e7\/b65f444e7133f60f4e0ff65ca77fa68e.png\" width=\"445\" height=\"95\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b65\/f44\/4e7\/b65f444e7133f60f4e0ff65ca77fa68e.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <strong>White_test<\/strong>:<\/p>\n<pre><code>def White_test(     model_fit,     p_level: float=0.95,     model_name=''):          a_level = 1 - p_level          # \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430     test = sms.het_white(model_fit.resid, model_fit.model.exog)     name = ['Lagrange_multiplier_statistic', 'p_calc_LM', 'F_statistic', 'p_calc']     test_result = lzip(name, test)    # \u0440\u0430\u0441\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430     # \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u041b\u0430\u0433\u0440\u0430\u043d\u0436\u0430     LM_calc_tuple = test_result[0]     Lagrange_multiplier_statistic = LM_calc_tuple[1]     # \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u041b\u0430\u0433\u0440\u0430\u043d\u0436\u0430     p_calc_LM_tuple = test_result[1]     p_calc_LM = p_calc_LM_tuple[1]     # \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 F-\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u044b \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 x     F_calc_tuple = test_result[2]     F_statistic = F_calc_tuple[1]     # \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 F-\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438     p_calc_tuple = test_result[3]     p_calc = p_calc_tuple[1]     # \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434     conclusion_test = 'heteroscedasticity' if p_calc &lt; a_level else 'not heteroscedasticity'      # \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434     conclusion_test = 'heteroscedasticity' if p_calc &lt; a_level else 'not heteroscedasticity'          result = pd.DataFrame({         'test': ('White test'),         'p_level': (p_level),         'a_level': (a_level),         'Lagrange_multiplier_statistic': (Lagrange_multiplier_statistic),         'p_calc_LM': (p_calc_LM),         'p_calc_LM &lt; a_level': (p_calc_LM &lt; a_level),         'F_statistic': (F_statistic),         'p_calc': (p_calc),         'p_calc &lt; a_level': (p_calc &lt; a_level),         'heteroscedasticity_check': (conclusion_test)         },         index=[model_name])          return result  White_test(result_linear_ols, p_level=0.95, model_name='linear_ols')<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/18e\/805\/2b8\/18e8052b8d0576fa01346a3d68b0f033.png\" width=\"1208\" height=\"69\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/18e\/805\/2b8\/18e8052b8d0576fa01346a3d68b0f033.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0433\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0441\u043a\u0435\u0434\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d DataFrame:<\/p>\n<pre><code>Goldfeld_Quandt_test_df = Goldfeld_Quandt_test(result_linear_ols, p_level=0.95, model_name='linear_ols') Breush_Pagan_test_df = Breush_Pagan_test(result_linear_ols, p_level=0.95, model_name='linear_ols') White_test_df = White_test(result_linear_ols, p_level=0.95, model_name='linear_ols')  heteroscedasticity_tests_df = pd.concat([Breush_Pagan_test_df, White_test_df, Goldfeld_Quandt_test_df]) display(heteroscedasticity_tests_df)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/1b2\/0eb\/31d\/1b20eb31d5e341ad54578a2a9a2876e5.png\" width=\"1280\" height=\"120\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/1b2\/0eb\/31d\/1b20eb31d5e341ad54578a2a9a2876e5.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><strong>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b<\/strong><\/p>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0430\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u0430 \u043f\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044e \u0424\u0438\u0448\u0435\u0440\u0430;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c \u043f\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0438\u044e \u0424\u0438\u0448\u0435\u0440\u0430;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u044b \u043f\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044e \u0421\u0442\u044c\u044e\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0433\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0441\u043a\u0435\u0434\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043a \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0443 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u0433\u043e \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0430 \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0431\u0435\u0442\u043e\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043a\u0430\u0445 \u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f).<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <strong>statsmodels<\/strong>&#8212; \u0441\u043c. \u0435\u0449\u0435 <a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/examples\/notebooks\/generated\/regression_diagnostics.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/examples\/notebooks\/generated\/regression_diagnostics.html<\/a>.<\/p>\n<h3>\u0414\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u044b \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h3>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u044b \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0432\u0438\u0434\u043e\u0432 [3, \u0441.184-192; 4, \u0441.172; 8, \u0441.205-209]:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0414\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 <strong>Y<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b \u0438\u043d\u0434\u0438\u0432\u0438\u0434\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 <strong>Y<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0438\u043d\u0434\u0438\u0432\u0438\u0434\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<p>\u0414\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u044b \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 (\u0414\u0418\u0420\u041c) \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u044b \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430\u043c (\u0441\u043c., \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/558158\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/habr.com\/ru\/post\/558158\/<\/a>);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <strong>statsmodels<\/strong> (\u0441\u043c., \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, <a href=\"https:\/\/www.stackfinder.ru\/questions\/17559408\/confidence-and-prediction-intervals-with-statsmodels\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.stackfinder.ru\/questions\/17559408\/confidence-and-prediction-intervals-with-statsmodels<\/a>).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u0431\u0440\u0435\u0440\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <strong>statsmodels<\/strong>. \u041f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 <strong>summary_table<\/strong> \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 <strong>statsmodels.stats.outliers_influence.OLSInfluence<\/strong> (<a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.stats.outliers_influence.OLSInfluence.html?highlight=olsinfluence\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.stats.outliers_influence.OLSInfluence.html?highlight=olsinfluence<\/a>) \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0443\u044e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u0443\u044e \u043d\u0430\u043c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Dep Var Population<\/strong> &#8212; \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 <strong>Y<\/strong>;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Predicted Value<\/strong> &#8212; \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 <strong>Y<\/strong> \u043f\u043e \u043f\u043e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Std Error Mean Predict<\/strong> &#8212; \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Mean ci 95% low<\/strong> \u0438 <strong>Mean ci 95% upp<\/strong> &#8212; \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 <strong>Y<\/strong>;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Predict ci 95% low<\/strong> \u0438 <strong>Predict ci 95% upp<\/strong> &#8212; \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0438\u043d\u0434\u0438\u0432\u0438\u0434\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 <strong>Y<\/strong>;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Residual<\/strong> &#8212; \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Std Error Residual<\/strong> &#8212; \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Student Residual<\/strong> &#8212; \u0441\u0442\u044c\u044e\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 (\u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u0441\u043c. <a href=\"http:\/\/statistica.ru\/glossary\/general\/studentizirovannie-ostatki\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">http:\/\/statistica.ru\/glossary\/general\/studentizirovannie-ostatki\/<\/a>);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Cook&#8217;s D<\/strong> &#8212; \u0420\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u041a\u0443\u043a\u0430 (Cook&#8217;s distance) &#8212; \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 \u043e\u0442 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e (\u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e) \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f; \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u043e\u043c, \u0435\u0441\u043b\u0438 Di > 4\/n (\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e &#8212; \u0441\u043c.<a href=\"https:\/\/translated.turbopages.org\/proxy_u\/en-ru.ru.f584ceb5-63296427-aded8f31-74722d776562\/https\/en.wikipedia.org\/wiki\/Cook%27s_distance\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/translated.turbopages.org\/proxy_u\/en-ru.ru.f584ceb5-63296427-aded8f31-74722d776562\/https\/en.wikipedia.org\/wiki\/Cook&#8217;s_distance<\/a>, <a href=\"http:\/\/www.machinelearning.ru\/wiki\/index.php?title=%D0%A0%D0%B0%D1%81%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%8F%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%9A%D1%83%D0%BA%D0%B0\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">http:\/\/www.machinelearning.ru\/wiki\/index.php?title=\u0420\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435_\u041a\u0443\u043a\u0430<\/a>).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code>from statsmodels.stats.outliers_influence import summary_table st, data, ss2 = summary_table(result_linear_ols, alpha=0.05) print(st, '\\n', type(st))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/88c\/d90\/c80\/88cd90c80199fc86add5773f0569d57e.png\" width=\"1102\" height=\"459\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/88c\/d90\/c80\/88cd90c80199fc86add5773f0569d57e.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u041a\u0443\u043a\u0430 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e:<\/p>\n<pre><code>print(f'D_crit = 4\/n = {4\/result_linear_ols.nobs}')<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/cf6\/ce9\/471\/cf6ce9471b62f77af82a92cd8f3fbd19.png\" width=\"280\" height=\"27\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/cf6\/ce9\/471\/cf6ce9471b62f77af82a92cd8f3fbd19.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432, \u0441\u043c\u0435\u0449\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 <strong>statsmodels.iolib.table.SimpleTable<\/strong>. \u0421\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e <strong>data<\/strong> \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 DataFrame:<\/p>\n<pre><code>  st_data_df = pd.DataFrame(st.data)<\/code><\/pre>\n<p>\u0411\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 DataFrame \u0432 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c, \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c \u0435\u0433\u043e:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 (\u0441 \u0446\u0438\u0444\u0440 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438\u0437 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b <strong>summary_table<\/strong>)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0443\u0434\u0430\u043b\u0438\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u0441 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 &#8212; \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 <strong>X<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430\u043d\u0438\u044e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 <strong>X<\/strong> (\u044d\u0442\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043a\u0430\u043a \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code>st_df = st_data_df.copy() # \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 str = st_df.iloc[0,0:] + ' ' + st_df.iloc[1,0:] st_df = st_df.rename(str, axis='columns') # \u0443\u0434\u0430\u043b\u0438\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 0, 1 st_df = st_df.drop([0,1]) # \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 st_df = st_df.set_index(np.arange(0, result_linear_ols.nobs)) # \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 - \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 X st_df.insert(1, 'X', X) # \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430\u043d\u0438\u044e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 X st_df = st_df.sort_values(by='X')  display(st_df)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/d1a\/0ac\/036\/d1a0ac03691930411820dee4ab9eab84.png\" width=\"1638\" height=\"432\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d1a\/0ac\/036\/d1a0ac03691930411820dee4ab9eab84.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n<pre><code># \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0430 (Figure) \u0438 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f (Axes) fig, axes = plt.subplots(figsize=(297\/INCH, 210\/INCH)) # \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0430 (Figure) title_figure = Task_Project fig.suptitle(title_figure, fontsize = 16) # \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f (Axes) title_axes = '\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c' axes.set_title(title_axes, fontsize = 14) # \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 sns.scatterplot(     x=st_df['X'], y=st_df['Dep Var Population'],     label='\u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435',     s=50,     color='red',     ax=axes) # \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 label_legend_regr_model=f'\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Y = {b0:.3f} + {b1:.4f}*X' sns.lineplot(     x=st_df['X'], y=st_df['Predicted Value'],     label=label_legend_regr_model,     color='blue',     ax=axes) # \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 Y Mean_ci_low = st_df['Mean ci 95% low'] plt.plot(     st_df['X'], Mean_ci_low,     color='magenta', linestyle='--', linewidth=1,     label='\u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 Y') Mean_ci_upp = st_df['Mean ci 95% upp'] plt.plot(     st_df['X'], Mean_ci_upp,     color='magenta', linestyle='--', linewidth=1) # \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b \u0438\u043d\u0434\u0438\u0432\u0438\u0434\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 Y Predict_ci_low = st_df['Predict ci 95% low'] plt.plot(     st_df['X'], Predict_ci_low,     color='orange', linestyle='-.', linewidth=2,     label='\u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b \u0438\u043d\u0434\u0438\u0432\u0438\u0434\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 Y') Predict_ci_upp = st_df['Predict ci 95% upp'] plt.plot(     st_df['X'], Predict_ci_upp,     color='orange', linestyle='-.', linewidth=2)  axes.set_xlabel(Variable_Name_X) axes.set_ylabel(Variable_Name_Y) axes.legend(prop={'size': 12}) plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/02b\/ceb\/63e\/02bceb63ee718c76b3a898cc358f1f89.png\" width=\"706\" height=\"559\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/02b\/ceb\/63e\/02bceb63ee718c76b3a898cc358f1f89.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430\u0445 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 <strong>X<\/strong>. \u041a\u0430\u043a \u0431\u044b\u0442\u044c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437 \u0437\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044b \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438?<\/p>\n<h3>\u041f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n<p>\u041f\u043e\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043c\u044b \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 <strong>Y<\/strong> \u0438 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0435\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0438 \u0438\u043d\u0434\u0438\u0432\u0438\u0434\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c <strong>X<\/strong>. \u041f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438, \u043d\u0430\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b <strong>summary_table<\/strong>, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 <strong>X<\/strong>, \u043f\u0440\u0438\u0447\u0435\u043c \u044d\u0442\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044b \u0442\u0435\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043d\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0438\u043a\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u0430 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 <strong>&#171;Python, \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f: \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c 4&#187;<\/strong> (<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/558158\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/habr.com\/ru\/post\/558158\/<\/a>), \u0432\u0441\u0435\u043c \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f <strong>Y<\/strong> \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0442\u0440\u0443\u0434\u0430, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043b\u044f\u043c\u0431\u0434\u0430-\u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u0430 \u0432\u043e\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u044b \u043f\u043e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430\u043c. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <strong>regression_pair_predict<\/strong>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 <u>\u043f\u0430\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 (<\/u><strong><u>pair regression<\/u><\/strong><u>)<\/u> \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f <strong>X<\/strong> \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0435 \u043f\u043e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 <strong>y_calc<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b <strong>[y_calc_mean_ci_low, y_calc_mean_ci_upp]<\/strong> \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 <strong>Y<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b <strong>[y_calc_predict_ci_low, y_calc_predict_ci_upp]<\/strong> \u0438\u043d\u0434\u0438\u0432\u0438\u0434\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 <strong>Y<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f <u>\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 (<\/u><strong><u>multiple regression<\/u><\/strong><u>)<\/u> \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u0435 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f (\u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0432 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c).<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 &#8212; \u0441\u043c.\u0442\u0430\u043a\u0436\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.predict.html?highlight=predict#statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.predict\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.predict.html?highlight=predict#statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.predict<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.statology.org\/statsmodels-predict\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statology.org\/statsmodels-predict\/<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/examples\/notebooks\/generated\/predict.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/examples\/notebooks\/generated\/predict.html<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code>def regression_pair_predict(     x_in,     model_fit,     regression_model,     p_level: float=0.95):          a_level = 1 - p_level          X = pd.DataFrame(model_fit.model.exog)[1].values    # \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435     Y = model_fit.model.endog          # \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u044b     n = int(result_linear_ols.nobs)     SSE = model_fit.ssr    # SSE (Sum of Squared Error)     dfE = n - p - 1     MSE = SSE \/ dfE    # \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u0430\u044f \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f          Xmean = np.mean(X)     SST_X = np.sum([(X[i] - Xmean)**2 for i in range(0, n)])          t_table = sci.stats.t.ppf((1 + p_level)\/2 , dfE)     S2_y_calc_mean = MSE * (1\/n + (x_in - Xmean)**2 \/ SST_X)     S2_y_calc_predict = MSE * (1 + 1\/n + (x_in - Xmean)**2 \/ SST_X)              # \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 Y     y_calc=regression_model(x_in)     # \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 Y     y_calc_mean_ci_low = y_calc - t_table*sqrt(S2_y_calc_mean)     y_calc_mean_ci_upp = y_calc + t_table*sqrt(S2_y_calc_mean)     # \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b \u0438\u043d\u0434\u0438\u0432\u0438\u0434\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 Y     y_calc_predict_ci_low = y_calc - t_table*sqrt(S2_y_calc_predict)     y_calc_predict_ci_upp = y_calc + t_table*sqrt(S2_y_calc_predict)          result = y_calc, y_calc_mean_ci_low, y_calc_mean_ci_upp, y_calc_predict_ci_low, y_calc_predict_ci_upp          return result<\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430\u043c\u0438 &#8212; \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <strong>regression_pair_predict<\/strong> \u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 <strong>statsmodels<\/strong>, \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c DaraFrame \u0441 \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438:<\/p>\n<pre><code>regression_pair_predict_df = pd.DataFrame(     [regression_pair_predict(elem, result_linear_ols, regression_model=Y_calc) for elem in st_df['X'].values],     columns=['y_calc', 'y_calc_mean_ci_low', 'y_calc_mean_ci_upp', 'y_calc_predict_ci_low', 'y_calc_predict_ci_upp']) regression_pair_predict_df.insert(0, 'X', st_df['X'].values) display(regression_pair_predict_df)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/27c\/6d4\/52b\/27c6d452be5bb3e9e5df408e8a8907bb.png\" width=\"791\" height=\"441\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/27c\/6d4\/52b\/27c6d452be5bb3e9e5df408e8a8907bb.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b, \u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <strong>regression_pair_predict<\/strong> \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<pre><code>def graph_regression_pair_predict_plot_sns(     model_fit,     regression_model_in,     Xmin=None, Xmax=None, Nx=10,     Ymin_graph=None, Ymax_graph=None,     title_figure=None, title_figure_fontsize=18,     title_axes=None, title_axes_fontsize=16,     x_label=None,     y_label=None,     label_fontsize=14, tick_fontsize=12,      label_legend_regr_model='', label_legend_fontsize=12,     s=50, linewidth_regr_model=2,     graph_size=(297\/INCH, 210\/INCH),     result_output=True,     file_name=None):          # \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435     X = pd.DataFrame(model_fit.model.exog)[1].values    # \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435     Y = model_fit.model.endog     X = np.array(X)     Y = np.array(Y)          # \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b     if not(Xmin) and not(Xmax):         Xmin=min(X)         Xmax=max(X)         Xmin_graph=min(X)*0.99         Xmax_graph=max(X)*1.01     else:         Xmin_graph=Xmin         Xmax_graph=Xmax          if not(Ymin_graph) and not(Ymax_graph):         Ymin_graph=min(Y)*0.99         Ymax_graph=max(Y)*1.01                 # \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c DataFrame \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445     Xcalc = np.linspace(Xmin, Xmax, num=Nx)     Ycalc = regression_model_in(Xcalc)          result_df = pd.DataFrame(         [regression_pair_predict(elem, model_fit, regression_model=regression_model_in) for elem in Xcalc],         columns=['y_calc', 'y_calc_mean_ci_low', 'y_calc_mean_ci_upp', 'y_calc_predict_ci_low', 'y_calc_predict_ci_upp'])     result_df.insert(0, 'x_calc', Xcalc)                  # \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430     fig, axes = plt.subplots(figsize=graph_size)     fig.suptitle(title_figure, fontsize = title_figure_fontsize)     axes.set_title(title_axes, fontsize = title_axes_fontsize)          # \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435     sns.scatterplot(         x=X, y=Y,         label='\u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435',         s=s,         color='red',         ax=axes)          # \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438     sns.lineplot(         x=Xcalc, y=Ycalc,         color='blue',         linewidth=linewidth_regr_model,         legend=True,         label=label_legend_regr_model,         ax=axes)          # \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 Y     Mean_ci_low = result_df['y_calc_mean_ci_low']     plt.plot(         result_df['x_calc'], Mean_ci_low,         color='magenta', linestyle='--', linewidth=1,         label='\u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 Y')          Mean_ci_upp = result_df['y_calc_mean_ci_upp']     plt.plot(         result_df['x_calc'], Mean_ci_upp,         color='magenta', linestyle='--', linewidth=1)          # \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b \u0438\u043d\u0434\u0438\u0432\u0438\u0434\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 Y     Predict_ci_low = result_df['y_calc_predict_ci_low']     plt.plot(         result_df['x_calc'], Predict_ci_low,         color='orange', linestyle='-.', linewidth=2,         label='\u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b \u0438\u043d\u0434\u0438\u0432\u0438\u0434\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 Y')          Predict_ci_upp = result_df['y_calc_predict_ci_upp']     plt.plot(         result_df['x_calc'], Predict_ci_upp,         color='orange', linestyle='-.', linewidth=2)                   axes.set_xlim(Xmin_graph, Xmax_graph)     axes.set_ylim(Ymin_graph, Ymax_graph)             axes.set_xlabel(x_label, fontsize = label_fontsize)     axes.set_ylabel(y_label, fontsize = label_fontsize)     axes.tick_params(labelsize = tick_fontsize)     #axes.tick_params(labelsize = tick_fontsize)     axes.legend(prop={'size': label_legend_fontsize})              plt.show()     if file_name:         fig.savefig(file_name, orientation = \"portrait\", dpi = 300)              if result_output:         return result_df     else:         return  graph_regression_pair_predict_plot_sns(     model_fit=result_linear_ols,     regression_model_in=Y_calc,     Xmin=Xmin_graph-300, Xmax=Xmax_graph+200, Nx=25,     Ymin_graph=Ymin_graph-5, Ymax_graph=Ymax_graph+5,     title_figure=Task_Project, title_figure_fontsize=16,     title_axes='\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c', title_axes_fontsize=14,     x_label=Variable_Name_X,     y_label=Variable_Name_Y,     label_legend_regr_model=f'\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Y = {b0:.3f} + {b1:.4f}*X',     s=50,     result_output=True,     file_name='graph\/regression_plot_lin.png')<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/112\/75d\/78d\/11275d78d757ebfa78e4ca1d4fddd892.png\" width=\"3507\" height=\"2480\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/112\/75d\/78d\/11275d78d757ebfa78e4ca1d4fddd892.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/4ee\/7e4\/9f4\/4ee7e49f42b4089fd229caffaa7bc97f.png\" width=\"823\" height=\"751\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/4ee\/7e4\/9f4\/4ee7e49f42b4089fd229caffaa7bc97f.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h3>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438<\/h3>\n<p>\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0443\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u0431\u043e\u0440\u0430 &#171;\u041f\u0423\u041b\u042c\u0421\u0410\u0420-2.1&#187; (<strong>X<\/strong>) \u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0431\u0435\u0442\u043e\u043d\u0430 (\u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c \u043e\u0442\u0440\u044b\u0432\u0430 \u0441\u043e \u0441\u043a\u0430\u043b\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c) \u0441\u043a\u043b\u0435\u0440\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u043c \u0418\u041f\u0421-\u041c\u04134.03 (<strong>Y<\/strong>).<\/p>\n<p>\u041c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c. \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c:<\/p>\n<p><strong>Y = b0 + b1\u2219X = -21.3741 + 0.0129\u2219X<\/strong><\/p>\n<p>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u043e\u0439, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0439 \u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0431\u0435\u0442\u043e\u043d\u0430.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430 \u0441 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<h2>\u0418\u0422\u041e\u0413\u0418<\/h2>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438 \u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u0430\u043f\u044b \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 <strong>\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 (simple linear regression)<\/strong> \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <strong>statsmodels<\/strong> \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435; \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u043e\u0439 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437; \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d \u0440\u044f\u0434 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439, \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0438 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u043c\u044b \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <strong>statsmodels<\/strong> \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043a <strong>simple linear regression<\/strong>, \u0432 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f (<strong>Influence Statistics<\/strong>), \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 <strong>Leverage<\/strong>, \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0441\u0442\u044c\u044e\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u0440. &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0442\u0435\u043c\u044b \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043c\u043e\u0435\u043c \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u043d\u0430 GitHub (<a href=\"https:\/\/github.com\/AANazarov\/Statistical-methods\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/github.com\/AANazarov\/Statistical-methods<\/a>).<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c, \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c <strong>DataScience<\/strong> \u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"v-portal\" style=\"display:none;\"><\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/690414\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/690414\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<h2>\u0410\u041a\u0422\u0423\u0410\u041b\u042c\u041d\u041e\u0421\u0422\u042c \u0422\u0415\u041c\u042b<\/h2>\n<h3>\u041e\u0431\u0449\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f <\/h3>\n<p>\u041f\u0440\u043e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435, \u0438 \u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 DataScience \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e. \u0415\u0441\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432, \u043c\u043e\u043d\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0439, \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u043f\u043e \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0435, \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442\u0435, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u0435\u0439\u0441\u043e\u0432, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432 Python. \u041a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0431\u044b &#8212; \u0447\u0442\u043e \u0442\u0443\u0442 \u0435\u0449\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c?<\/p>\n<p>\u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430, \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u044e\u0430\u043d\u0441\u044b:<\/p>\n<p>1. \u0420\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441, \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u043f\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0443: <strong>&#171;\u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 &#8212; \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 &#8212; \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438&#187;<\/strong>. \u042d\u0442\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u0430\u044f \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u041d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c DataFrame \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u0443 \u0438\u0437 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <strong>statsmodels<\/strong>. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442 \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u043e-\u0447\u0430\u0441\u043e\u0432 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0447\u0435\u043c, \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041d\u0430 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434, \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438\u043b\u0438 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435. \u042d\u0442\u043e\u043c\u0443, \u043a \u0441\u043e\u0436\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0432\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445, \u043d\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 &#8212; \u0438 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u043d\u0435 \u0443\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u043e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u043c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435.<\/p>\n<p>2. \u0414\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 \u0443\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432. \u0421\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0443\u043c\u0435\u0442\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u0446\u0438\u0444\u0440\u0443, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432 \u0445\u043e\u0434\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430\u0434 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e.<\/p>\n<p>3. \u0414\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u044b \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u044b \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u0440\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0443 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0442\u0440\u0443\u0434\u0430, \u0430 \u0432\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0443 \u0430\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u044b (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0442\u0435\u0441\u0442 \u0423\u0430\u0439\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0433\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0441\u043a\u0435\u0434\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c) \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435.<\/p>\n<p>4. \u0421\u0432\u043e\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u0430\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043d\u0443\u0442\u044c \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437: \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0435\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043b\u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u044b \u043f\u043e \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u044b \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0441 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c, \u0430 \u0432 \u0438\u043d\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 \u0447\u0430\u0449\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c (\u0447\u0430\u0449\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 0.05 = 1-0.95). \u0412 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b. \u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b <strong>python<\/strong> (\u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <strong>scipy<\/strong> \u0438 <strong>statsmodels<\/strong>) \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u043e\u043f\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0441 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u044b\u043c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>5. \u041d\u0443 \u0438, \u043d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f \u043d\u0435 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <strong>statsmodels<\/strong> \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430, \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0439 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434, \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e: \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0443\u0442\u0430\u043d\u043e, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0438\u043b\u0443\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u043c\u0438, \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0438 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043e \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u043d\u043e \u0438 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432 &#8212; \u044f\u0432\u043d\u043e \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0440\u044f\u0434 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 <strong>Python<\/strong>, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0430\u043a\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u0445, \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f, \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f\u0445. \u0411\u0443\u0434\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0437\u0431\u0435\u0433\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 (\u0445\u043e\u0442\u044f \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u0431\u0435\u0437 \u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f) &#8212; \u0432\u0441\u0435-\u0442\u0430\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442 DataScience \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u044e \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443, \u0445\u043e\u0442\u044f \u0431\u044b \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u0432\u044b\u0441\u0448\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0438\u043b\u0438 \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u0443\u0437\u0430.<\/p>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c, \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c, \u0441\u0442\u0435\u0440\u0435\u043e\u0442\u0438\u043f\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 &#8212; <strong>\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 (simple linear regression)<\/strong>, \u0438\u043b\u0438 \u043a\u0430\u043a \u0435\u0435 \u0435\u0449\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u043e \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c &#8212; <strong>\u043f\u0430\u0440\u043d\u043e\u0439 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u041f\u041b\u0420\u041c)<\/strong> &#8212; \u0432 \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0442\u0435\u0440\u0435\u0433\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0432\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0430\u043c\u043d\u0438 \u0438 \u043a\u0430\u0432\u0435\u0440\u0437\u044b &#8212; \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0447\u0438\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0443, \u0432 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043b\u043e\u0436\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f. \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0432 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 <strong>statsmodels<\/strong>.<\/p>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440. \u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u0435\u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438) \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438\u0437\u0431\u044b\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438. \u0412\u0441\u0435 \u0442\u0430\u043a, \u043d\u043e \u044d\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u044b \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430\u0448\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u0438 \u043e\u0431 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0431\u043e\u0440 \u044f \u0438\u0445 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u043b, \u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0441\u0430\u043c \u0432\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u0431\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c, \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0435\u043c\u0443 \u044d\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u044b \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442.<\/p>\n<h3>\u041a\u0440\u0430\u0442\u043a\u0438\u0439 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432<\/h3>\n<p>\u0418\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e, \u0432 \u043d\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0443\u0442\u043e\u043d\u0443\u0442\u044c. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044e \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u043e\u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u044f\u0434 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432, \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0439 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434, \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0445:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u0431\u0437\u0430\u0440\u044c \u0410.\u0418. \u041f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u0430\u044f \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430. \u0414\u043b\u044f \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432. &#8212; \u041c.: \u0424\u0418\u0417\u041c\u0410\u0422\u041b\u0418\u0422, 2006. &#8212; 816 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041b\u044c\u0432\u043e\u0432\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0415.\u041d. \u0421\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u043c\u043f\u0438\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b. &#8212; \u041c.: \u0412\u044b\u0441\u0448\u0430\u044f \u0448\u043a\u043e\u043b\u0430, 1988. &#8212; 239 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0424\u0451\u0440\u0441\u0442\u0435\u0440 \u042d., \u0420\u0451\u043d\u0446 \u0411. \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \/ \u043f\u0435\u0440 \u0441 \u043d\u0435\u043c. &#8212; \u041c.: \u0424\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u044b \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430, 1983. &#8212; 302 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0410\u0444\u0438\u0444\u0438 \u0410., \u042d\u0439\u0437\u0435\u043d \u0421. \u0421\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437. \u041f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u042d\u0412\u041c \/ \u043f\u0435\u0440 \u0441 \u0430\u043d\u0433\u043b. &#8212; \u041c.: \u041c\u0438\u0440, 1982. &#8212; 488 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u0440\u0435\u0439\u043f\u0435\u0440 \u041d., \u0421\u043c\u0438\u0442 \u0413. \u041f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437. \u041a\u043d\u0438\u0433\u0430 1 \/ \u043f\u0435\u0440.\u0441 \u0430\u043d\u0433\u043b. &#8212; \u041c.: \u0424\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u044b \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430, 1986. &#8212; 366 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0410\u0439\u0432\u0430\u0437\u044f\u043d \u0421.\u0410. \u0438 \u0434\u0440. \u041f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430: \u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439. &#8212; \u041c.: \u0424\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u044b \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430, 1985. &#8212; 487 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438: \u0412 2 \u0442. 2-\u0435 \u0438\u0437\u0434., \u0438\u0441\u043f\u0440. &#8212; \u0422.2: \u0410\u0439\u0432\u0430\u0437\u044f\u043d \u0421.\u0410. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438. &#8212; \u041c.: \u042e\u041d\u0418\u0422\u0418-\u0414\u0410\u041d\u0410, 2001. &#8212; 432 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0430\u0433\u043d\u0443\u0441 \u042f.\u0420. \u0438 \u0434\u0440. \u042d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430. \u041d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441 &#8212; \u041c.: \u0414\u0435\u043b\u043e, 2004. &#8212; 576 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041d\u043e\u0441\u043a\u043e \u0412.\u041f. \u042d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430. \u041a\u043d\u0438\u0433\u0430 1. &#8212; \u041c.: \u0418\u0437\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0434\u043e\u043c &#171;\u0414\u0435\u043b\u043e&#187; \u0420\u0410\u041d\u0425\u0438\u0413\u0421, 2011. &#8212; 672 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0411\u0440\u044e\u0441 \u041f. \u041f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 Data Science \/ \u043f\u0435\u0440. \u0441 \u0430\u043d\u0433\u043b. &#8212; \u0421\u041f\u0431.: \u0411\u0425\u0412-\u041f\u0435\u0442\u0435\u0440\u0431\u0443\u0440\u0433, 2018. &#8212; 304 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0423\u0430\u0442\u0442 \u0414\u0436. \u0438 \u0434\u0440. \u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435: \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b, \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0438 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \/ \u043f\u0435\u0440. \u0441 \u0430\u043d\u0433\u043b. &#8212; \u0421\u041f\u0431.: \u0411\u0425\u0412-\u041f\u0435\u0442\u0435\u0440\u0431\u0443\u0440\u0433, 2022. &#8212; 640 \u0441.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0443\u043f\u043e\u043c\u044f\u043d\u0443\u0442\u044c \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a \u041a\u043e\u0431\u0437\u0430\u0440\u044f \u0410.\u0418. [1] &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0431\u0435\u0437\u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043d\u043e \u0432\u044b\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439\u0441\u044f \u0442\u0440\u0443\u0434. \u041d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0438\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c. \u0412\u0441\u0435\u043c \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0439.<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u0442\u044c \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0435 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0438\u0435 [2] &#8212; \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u043e\u0432.><\/p>\n<p>\u0414\u043e\u0431\u0440\u043e\u0442\u043d\u0430\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u043d\u0435\u043c\u0435\u0446\u043a\u0438\u0445 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 [3]. \u0412\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e, \u043e\u0431\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 &#8212; \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0430\u044f \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u0438\u0437 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u0415\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0434\u043e\u0431\u0440\u043e\u0442\u043d\u0430\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 &#8212; [4], \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0434\u0438\u043a\u043e-\u0431\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0430.<\/p>\n<p>\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 [5] \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430.<\/p>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b &#8212; [6] (\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0430 \u0436\u0430\u043d\u0440\u0430), [7], [8], [9] &#8212; \u0432\u044b\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043c \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0438\u0437 \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>\u0421\u0432\u0435\u0436\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b [10] (\u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 <strong>R<\/strong>) \u0438 [11] (\u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0430 <strong>python<\/strong>).<\/p>\n<h4>C\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/h4>\n<p>\u0421\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u043f\u0440\u043e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432 DataScience \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u044e \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445.<\/p>\n<p>\u0421\u0435\u0440\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 <strong>&#171;Python, \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f&#187;<\/strong>, \u043e\u0445\u0432\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u0432\u0435\u0441\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u043f\u0435\u0440\u0432\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 &#8212; <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/557998\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/habr.com\/ru\/post\/557998\/<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f &#8212; <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/558084\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/habr.com\/ru\/post\/558084\/<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446 \u0432 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u043c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435, \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u00a0\u0430\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043a\u043e\u043b\u043b\u0438\u043d\u0435\u0430\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c &#8212; <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/558146\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/habr.com\/ru\/post\/558146\/<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 &#8212; <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/558158\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/habr.com\/ru\/post\/558158\/<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0439 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 <strong>&#171;\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f summary \u0438\u0437 statsmodels \u0434\u043b\u044f \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438&#187;<\/strong> (<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/681218\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/habr.com\/ru\/post\/681218\/<\/a>). \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0434\u0430\u043d\u044b \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 <a href=\"http:\/\/work.thaslwanter.at\/Stats\/html\/statsModels.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">http:\/\/work.thaslwanter.at\/Stats\/html\/statsModels.html<\/a>, <a href=\"https:\/\/medium.com\/swlh\/interpreting-linear-regression-through-statsmodels-summary-4796d359035a\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/medium.com\/swlh\/interpreting-linear-regression-through-statsmodels-summary-4796d359035a<\/a>.<\/p>\n<p>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f <strong>&#171;\u0420\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 Python&#187;<\/strong> <a href=\"https:\/\/nagornyy.me\/it\/regressionnye-modeli-v-python\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/nagornyy.me\/it\/regressionnye-modeli-v-python\/<\/a><\/p>\n<h3>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 (\u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u044b) \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430<\/h3>\n<p>\u041e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e &#8212; \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447\u0438 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446 \u0432 \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 &#8212; \u043d\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0436\u0435 \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u043c \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0441\u044b\u043b\u043e\u043a \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u043c \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432\u0438\u0434\u0430:<\/p>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0442\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 <strong>\u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432 (\u041c\u041d\u041a)<\/strong> \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0435\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 (\u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435) \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u043d\u0443\u043b\u044e:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<ol start=\"2\">\n<li>\n<p>\u0414\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0435\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e\u0439:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043d\u0430\u0440\u0443\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f \u043c\u044b \u0441\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0441 \u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c <strong>\u0433\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0441\u043a\u0435\u0434\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/strong>.<\/p>\n<ol start=\"3\">\n<li>\n<p>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b (\u043d\u0435\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b) \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043d\u0430\u0440\u0443\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f \u043c\u044b \u0441\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0441 \u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c <strong>\u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438<\/strong>.<\/p>\n<ol start=\"4\">\n<li>\n<p>\u0423\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0447\u0442\u043e \u044d\u043a\u0432\u0438\u0432\u0430\u043b\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0439:<\/p>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c <strong>\u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0432\u044b\u0448\u0430\u0442\u044c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432<\/strong>.<\/p>\n<ol start=\"5\">\n<li>\n<p>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<ol start=\"6\">\n<li>\n<p>\u0421\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u0430\u044f \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0430\u044f \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0441 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0430\u0432\u043d\u044b\u043c \u043d\u0443\u043b\u044e &#8212; \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0437 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f 1):<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<figure class=\"\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e &#8212; \u0441\u043c.: [3, \u0441.90], [4, \u0441.147], [5, \u0441.122], [6, \u0441.208], [7, \u0441.49], [8, \u0441.68], [9, \u0441.88].<\/p>\n<p>\u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0433\u0435\u0442\u0435\u0440\u043e\u0441\u043a\u0435\u0434\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043d\u043e\u0432\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439 &#8212; \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043a\u043e\u043b\u043b\u0438\u043d\u0435\u0430\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0442.\u0434.<\/p>\n<p>\u0414\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u041c\u041d\u041a, \u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u043c\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 (\u043d\u0435\u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c) \u043f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0440\u044f\u0434\u0430 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0439:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0441\u044b\u043b\u043e\u043a \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u0443\u044e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 5-6<\/strong>;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u044b).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u041c\u041d\u041a \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0435\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u0432\u0437\u0432\u0435\u0448\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u041c\u041d\u041a, \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u041c\u041d\u041a), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u041c\u041d\u041a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u0435 \u043c\u044b \u044d\u0442\u0438 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c.<\/p>\n<h3>\u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430<\/h3>\n<p>\u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u043f\u043e\u043b\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u044b, \u043f\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430\u043c, \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c &#8212; \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b):<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u044d\u0442\u0430\u043f &#8212; \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0432\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 &#8212; \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e \u0432 \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0438\u044f\u0445 \u043f\u043e DataScience, \u0441\u044e\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0441\u044f:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 (\u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u043d\u0435\u0441\u0443\u0442 <\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-338924","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/338924","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=338924"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/338924\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=338924"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=338924"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=338924"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}