Regression Models
1. |
Subject title |
Regression Models Регресиони модели |
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2. |
Code |
SNP-Z-2 |
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3. |
Study program |
Data science in computer science and engineering, IT management, Bioinformatics, Security, Cryptography and Coding, Cloud Computing, Еducation with ICT, Eco-informatics, Inteligent Systems, Internet Technologies and cyber security, Computer Science, Software for embedded systems, Software Engineering, Cloud Computing, IT management, Bioinformatics, Security, Cryptography and Coding, Software Engineering, Statistics and Data Analytics, Statistics and Data Analytics, |
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4. |
Organizer of the study program (unit, institute, department, division) |
Faculty of Information Sciences and Computer Engineering |
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5. |
Study cycle (first, second, third) |
Втор циклус |
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6. |
Academic year / semester 5 / Зимски |
7. Number of ECTS credits 6.0 |
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8. |
Instructor |
проф. д-р Билјана Тојтовска Рибарски проф. д-р Марија Михова |
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9. |
Prerequisites for enrollment |
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10. |
Subject goals and competencies: Students will many facets of regression analysis, including - how regression works and when it is used - selecting the correct type of regression analysis - Specifying the best regression model - Interpretation of the results - Accessing the fit of the model - Generating prediction and evaluating their precision
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11. |
Subject content: Linear regression: evaluation, inference, diagnostics, hypothesis testing. Multinomial regression, Logistic regression, ordinal, Poisson. Regularization, L1 and L2 regularization. Ridge, Lasso, Elastic Net Regression. Models using creation new independent variables. Principal Components (PC) Regression, Partial Least Squares (PLS) Regression Nonlinear regression models: Decision Tree, random forest and nearest neighbors (KNN) Cox regression |
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12. |
Learning methods: Презентации на професорот во училница со компјутери. Критичко читање на текстови препорачани од професорот: прирачници и / или академски трудови.. |
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13. |
Total available time fund |
6.0 ECTS x 30 hours = 180 hours |
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14. |
Time distribution |
50 + 0 + 0 + 40 + 40 = 180 hours
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15. |
Forms of teaching activities |
15.1. |
Lectures - theoretical teaching |
50 hours |
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15.2. |
Exercises (laboratory, classroom), seminars, team work |
0 hours |
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16. |
Other forms of activities |
16.1. |
Project tasks |
40 hours
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16.2. |
Independent tasks |
0 hours |
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16.3. |
Homework |
40 hours |
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17. |
Grading method |
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17.1. |
Tests |
30 points |
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17.2. |
Seminar work / project (presentation: written and oral) |
40 points |
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17.3. |
Activities and learning |
10 points |
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17.4. |
Final exam |
30 points |
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18. |
Grading criteria (points / grade) |
up to 50 points |
5 (five) (F) |
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from 51 to 60 points |
6 (six) (E) |
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from 61 to 70 points |
7 (seven) (D) |
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from 71 to 80 points |
8 (eight) (C) |
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from 81 to 90 points |
9 (nine) (B) |
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from 91 to 100 points |
10 (ten) (A) |
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19. |
Condition for signature and taking final exam |
семинарска работа |
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20. |
Language of instruction |
македонски |
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21. |
Quality assurance method |
NULL
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22. |
Literature |
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22.1. |
Mandatory literature |
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22.2. |
Additional literature |
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