Линейная регрессия + R-квадрат

Условие задачи

Дано: массивы `ad_impressions` (тыс.) и `app_installs` -- 50 дней данных о рекламной кампании. Постройте линейную регрессию app_installs ~ ad_impressions, оцените значимость (p-value) и качество модели (R²), и сделайте прогноз для impressions = [100, 200, 500]. Сохраните dict {"slope":..., "intercept":..., "r_squared":..., "p_value":..., "predictions": {100:..., 200:..., 500:...}} (округлённые до 4 знаков) в `result`.

Темы

linregress regression r_squared statistics

Подсказки

• linregress возвращает (slope, intercept, r_value, p_value, std_err)
• R^2 = r_value^2 -- доля объяснённой дисперсии

Открыть задачу в тренажёре → ← Все Python-задачи