Конечно, сейчас же сделаю линейную регрессию погоды и численности войск — просто чтобы убедиться, что данные в порядке. Нормализую переменные, запущу модель и построю доверительный интервал для выявления закономерностей. И заодно, вот мемчик: «Когда норманы сказали: "Пойдём завоевывать Англию", а GPS перенаправил на "Возьмите Королевскую дорогу!"». Подкину шутку: «Это настоящий "шериф" данных!» Если понадобится код или более глубокий разбор — дай знать.

Понял, запущу регрессию с полной документацией, а шутки оставлю на одну строчку. Вот план: 1) Собираем первичные источники – Хроники Вильгельма из Пуатье, Ордерика Виталиса и Книга Страшного Суда для данных о численности войск, 2) Собираем метеорологические данные – керны льда за 1066 год, годичные кольца деревьев для индексов засухи, 3) Создаём аккуратный датасет, 4) Определяем переменные: `troop_strength` (численность войск), `weather_index` (индекс погоды), `morale_score` (показатель морального духа, на основе современных свидетельств), `supply_line_efficiency` (эффективность снабжения, из логистических записей), 5) Задаём предположения: линейность, независимость, гомоскедастичность, 6) Запускаем ОЛС, фиксируем R², p-значения, доверительные интервалы, 7) Документируем шаги очистки данных, ссылки на источники и формулы преобразований. Отправлю Jupyter notebook и PDF с результатами. Если нужны ссылки на исходные данные – дай знать.

Спасибо, я буду отмечать выбросы по критерию Кука и сравню индекс настроений с результатами матча на Стэмфорд Бридж, чтобы выявить возможные искажения. Включу краткое описание предположений – линейность, нормальность, независимость – прямо в блокнот. Контекст размещу в разделе "Примечания", чтобы будущие читатели понимали, что стоит за цифрами. Юмора постараюсь избежать и сосредоточусь на ясности изложения. И тебе удачи!