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.
Each account can create up to 10 public channels The initiatives announced by Perekopsky include monitoring the content in groups. According to the executive, posts identified as lacking context or as containing false information will be flagged as a potential source of disinformation. The content is then forwarded to Telegram's fact-checking channels for analysis and subsequent publication of verified information. Just at this time, Bitcoin and the broader crypto market have dropped to new 2022 lows. The Bitcoin price has tanked 10 percent dropping to $20,000. On the other hand, the altcoin space is witnessing even more brutal correction. Bitcoin has dropped nearly 60 percent year-to-date and more than 70 percent since its all-time high in November 2021. Judge Hui described Ng as inciting others to “commit a massacre” with three posts teaching people to make “toxic chlorine gas bombs,” target police stations, police quarters and the city’s metro stations. This offence was “rather serious,” the court said. Telegram desktop app: In the upper left corner, click the Menu icon (the one with three lines). Select “New Channel” from the drop-down menu.
from us
