Тоже хотите собрать полный комплект яблочной техники? Тогда покупайте мои курсы изучайте статистику. Сегодня полезный пост, в котором мы начнем собирать статистический словарик для начинающих ML-щиков и аналитиков. 0. Центральная предельная теорема. Святой грааль теории вероятностей, из которого статистика как наука практически родилась. Что говорит ЦПТ? Если у нас есть много независимых случайных величин из одного распределения, то их среднее (как случайная величина) будет распределена нормально, причем математическое ожидание совпадет с мат.ожиданием одной случайной величины, а дисперсия будет дисперсией одной случайной величины, деленной на кол-во наблюдений. В частности, ошибки измерений и случайный шум часто распределены нормально, что позволяет использовать MSE-loss для моделей, приближающих данные, но про это в другом посте (поддержите активностью, если вам интересно!!!). 1. Статистические гипотезы. Статистическая гипотеза представляет из себя утверждение о параметрах модели. В тестах обычно используется два вида гипотез - нулевая и альтернативная, обозначаются H0 и H1 соответственно. Нулевая гипотеза - та, которую мы примем, если не соберем достаточных доказательств ее неправильности. Соответственно, ее можно составить по формуле "при отсутствии данных принимаем такое же решение, как если бы было верно...". Альтернативная гипотеза - гипотеза, требующая доказательств, то есть данных, свидетельствующих о ее правильности и о том, что нулевая гипотеза неверна. Пример: вы - банк, нормальный банк, не МФО, и на основе данных хотите принять решение, является ли заемщик надежным? Тут нулевой гипотезой будет то, что заемщик - ненадежный, ибо зачем без доказательств выдавать кредит кому попало? Это экономически невыгодно. 2. Статистические тесты, уровень значимости, мощность. После того, как мы определились с гипотезами, нужно их проверить - для этого и нужны статистические тесты. Статистические тесты вычисляют функцию от наблюдений, называемую статистику, и проверяют, попало ли это значение в "критический регион" - множество значений, при которых мы отклоняем нулевую гипотезу. Критический регион основан на знании о том, как распределена тестовая статистика. Тесты бывают односторонние и двусторонние. При одностороннем тесте вы сравниваем тестовую статистику только с одним числом, в двустороннем тесте - с двумя числами. Подробнее с этим мы разберемся в практическом примере. Однако, помимо формулирования гипотез, перед проведением теста необходимо определиться с уровнем значимости. Уровень значимости показывает, как часто наш тест неверно отклоняет нулевую гипотезу. Более формально - это вероятность отклонить H0 при условии ее правильности. В примере с банком - как часто мы выдаем кредит ненадежным заемщикам. От уровня значимости будет зависеть критический регион теста. Обычно используется значение 0.05 - то есть мы позволяем тесту ошибочно отвергать H0 не более чем в 5% случаев. Почему же мы не можем поставить уровень значимости очень маленьким, скажем, 0.01%, чтобы почти никогда неверно не отклонять H0? Пострадает мощность. Мощность показывает, как часто мы правильно отклоняем H0, для случая с банком - как часто мы выдаем кредит надежным заемщикам. Если поставить уровень значимости очень низким, то почти все заемщики вернут нам кредит, но самих заемщиков станет сильно меньше! При уменьшении уровня значимости мощность обычно падает, и итоговая значимость будет зависеть от наших бизнес-целей.
Тоже хотите собрать полный комплект яблочной техники? Тогда покупайте мои курсы изучайте статистику. Сегодня полезный пост, в котором мы начнем собирать статистический словарик для начинающих ML-щиков и аналитиков. 0. Центральная предельная теорема. Святой грааль теории вероятностей, из которого статистика как наука практически родилась. Что говорит ЦПТ? Если у нас есть много независимых случайных величин из одного распределения, то их среднее (как случайная величина) будет распределена нормально, причем математическое ожидание совпадет с мат.ожиданием одной случайной величины, а дисперсия будет дисперсией одной случайной величины, деленной на кол-во наблюдений. В частности, ошибки измерений и случайный шум часто распределены нормально, что позволяет использовать MSE-loss для моделей, приближающих данные, но про это в другом посте (поддержите активностью, если вам интересно!!!). 1. Статистические гипотезы. Статистическая гипотеза представляет из себя утверждение о параметрах модели. В тестах обычно используется два вида гипотез - нулевая и альтернативная, обозначаются H0 и H1 соответственно. Нулевая гипотеза - та, которую мы примем, если не соберем достаточных доказательств ее неправильности. Соответственно, ее можно составить по формуле "при отсутствии данных принимаем такое же решение, как если бы было верно...". Альтернативная гипотеза - гипотеза, требующая доказательств, то есть данных, свидетельствующих о ее правильности и о том, что нулевая гипотеза неверна. Пример: вы - банк, нормальный банк, не МФО, и на основе данных хотите принять решение, является ли заемщик надежным? Тут нулевой гипотезой будет то, что заемщик - ненадежный, ибо зачем без доказательств выдавать кредит кому попало? Это экономически невыгодно. 2. Статистические тесты, уровень значимости, мощность. После того, как мы определились с гипотезами, нужно их проверить - для этого и нужны статистические тесты. Статистические тесты вычисляют функцию от наблюдений, называемую статистику, и проверяют, попало ли это значение в "критический регион" - множество значений, при которых мы отклоняем нулевую гипотезу. Критический регион основан на знании о том, как распределена тестовая статистика. Тесты бывают односторонние и двусторонние. При одностороннем тесте вы сравниваем тестовую статистику только с одним числом, в двустороннем тесте - с двумя числами. Подробнее с этим мы разберемся в практическом примере. Однако, помимо формулирования гипотез, перед проведением теста необходимо определиться с уровнем значимости. Уровень значимости показывает, как часто наш тест неверно отклоняет нулевую гипотезу. Более формально - это вероятность отклонить H0 при условии ее правильности. В примере с банком - как часто мы выдаем кредит ненадежным заемщикам. От уровня значимости будет зависеть критический регион теста. Обычно используется значение 0.05 - то есть мы позволяем тесту ошибочно отвергать H0 не более чем в 5% случаев. Почему же мы не можем поставить уровень значимости очень маленьким, скажем, 0.01%, чтобы почти никогда неверно не отклонять H0? Пострадает мощность. Мощность показывает, как часто мы правильно отклоняем H0, для случая с банком - как часто мы выдаем кредит надежным заемщикам. Если поставить уровень значимости очень низким, то почти все заемщики вернут нам кредит, но самих заемщиков станет сильно меньше! При уменьшении уровня значимости мощность обычно падает, и итоговая значимость будет зависеть от наших бизнес-целей.
As five out of seven counts were serious, Hui sentenced Ng to six years and six months in jail. Telegram iOS app: In the “Chats” tab, click the new message icon in the right upper corner. Select “New Channel.” It’s yet another bloodbath on Satoshi Street. As of press time, Bitcoin (BTC) and the broader cryptocurrency market have corrected another 10 percent amid a massive sell-off. Ethereum (EHT) is down a staggering 15 percent moving close to $1,000, down more than 42 percent on the weekly chart. Invite up to 200 users from your contacts to join your channel Hui said the time period and nature of some offences “overlapped” and thus their prison terms could be served concurrently. The judge ordered Ng to be jailed for a total of six years and six months.
from us
