Subject

Регресиони модели

Course Title

Регресиони модели
Regression Models

Code

SNP-Z-2

Study Programme

Статистика и аналитика на податоци

Organizer of the study programme (unit, institute, department or division)

Faculty of Computer Science and Engineering

Degree level (first, second, third cycle)

Second cycle

Academic year / semester

9 / Winter

Number of ECTS credits

Teacher

Билјана Тојтовска Рибарски, Марија Михова

Prerequisites for enrolling in the course

—

10.

Objectives of the course programme (competences)

Студентите ќе се запознаат со повеќе аспекти од регресиона анализа, вклучувајќи
- како регресијата работи и кога истата се користи
- селектирање на точниот вид на регресиона анализа
- Специфицирање на најдобриот регресионен модел
- Интерпретација на резултатитие
- оценување на соодветноста на моделот
- предвидување и евалуација на прецизноста

11.

Course content

Линеарна регресија: оценување, заклучување, дијагностика, тестирање на хипотези.
Мултиномна регресија, Логистичка регресија, ординална, поасонова.
Модели со регуларизација, Л1 и Л2 регуларизација. Ridge, Lasso, Еластична Net регресија.
Модели со креирање на нови независни променливи. Регресија со главни компоненти (Principal Components), Регресија со парцијални последни квадрати (Partial Least Squares (PLS))
Нелинеарни регресиони модели: дрва на одлучување (Decision Tree), случајна шума (random forest) и најблиски соседи (KNN)
Cox регресија

12.

Learning methods

Презентации на професорот во училница со компјутери. Критичко читање на текстови препорачани од професорот: прирачници и / или академски трудови..

13.

Total available time

6 ECTS x 30 hours = 180 hours

14.

Distribution of available time

50 + 0 + 0 + 40 + 40 = 180 часа

15.

Forms of teaching activities

15.1.	Lectures - theoretical instruction	50 часови
15.2.	Exercises (laboratory, auditory), seminars, teamwork	0 hours

16.

Other forms of activities

16.1.	Project assignments	40 hours
16.2.	Independent assignments	0 hours
16.3.	Home study	40 hours

17.

Assessment method

17.1.	Tests	30 бодови
17.2.	Seminar paper / project (presentation: written and oral)	40 бодови
17.3.	Activities and learning	10 бодови
17.4.	Final exam	30 бодови

18.

Grading criteria (points / grade)

up to 50 points	5 (five) (F)
from 51 to 60 points	6 (six) (E)
from 61 to 70 points	7 (seven) (D)
from 71 to 80 points	8 (eight) (C)
from 81 to 90 points	9 (nine) (B)
from 91 to 100 points	10 (ten) (A)

19.

Requirement for obtaining a signature and taking the final exam

семинарска работа

20.

Language of instruction

македонски

21.

Method for monitoring the quality of teaching

NULL

22.

Literature

22.1.

Required literature

22.2.

Additional literature

No. Author Title Publisher Year