Математика и статистика

При понимании гипотезы две ошибки могут сбить с толку. Эти две ошибки – ложноотрицательная и ложноположительная. Ложноотрицательную ошибку можно также назвать ошибкой второго типа, а ложноположительную – ошибкой первого типа. В процессе обучения вы можете подумать, что эти ошибки не имеют никакого смысла и только зря потратите время на изучение концепций. Однако, рассмотрев преимущества этих […]

График ящиков или ящиков, а также график вискеров помогут вам отобразить распределение базы данных в виде сводки из пяти чисел. Первый квартиль Q1 будет минимальным, третий квартиль Q3 – медианным, пятый квартиль Q5 – максимальным. Вы можете узнать пропуски и их значения, используя график ящиков. Вы также можете понять, симметричны ли Ваши данные, плотно ли […]

Создание вероятностной модели может быть сложным делом, но окажется полезным в процессе обучения на станке. Для создания такой графической модели необходимо найти вероятностные связи между переменными. Предположим, вы создаете графическое представление переменных. Нужно представить переменные как узлы, а условную независимость – как отсутствие ребер. Графические модели, такие как байесовские статистические модели, становятся все более популярными […]

Bias и Variance – это две основные ошибки прогноза, которые чаще всего возникают во время модели машинного обучения. Машинное обучение решает многочисленные проблемы, которые нас беспокоят. С помощью машинного обучения мы можем выполнять действия, которые раньше нам не удавалось выполнить. Поскольку машинное обучение решает большинство проблем, мы сталкиваемся с различными проблемами. Эти прогнозы могут быть […]

Геометрическое распределение представляет собой дискретное распределение для n=0, 1, 2, … с функцией плотности вероятности где 0<p<1, q=1-p, и функция распределения равна Геометрическое присвоение является основным дискретным безпамятным нерегулярным перемещением. Это дискретный образец экспоненциальной дисперсии. Обратите внимание, что некоторые создатели (например, Beyer 1987, p. 531; Zwillinger 2003, pp. 630-631) хотят охарактеризовать распространение скорее как n=1, […]

    Общий вид распределения, о котором говорится в гамма-распределении. Бета-распределения имеют два свободных параметра, которые обозначены как соответствующие одному из двух условных обозначений. Стандартное определение называет эти альфа и бета, поэтому в другом используется beta^’=beta-1 и alpha^’=alpha-1 (Beyer 1987, p. 534). Бета-распределение используется в качестве предыдущего распределения для биномиальных пропорций в Байесовском анализе (Эванс […]

Тираж с вероятностью толщины и распределение работы охарактеризованный в промежутке времени x>=b. Он актуализирован в языке Wolfram как ParetoDistribution[k, alpha]. Сырой момент за то, что дали первые Центральный момент для и где находится гамма-функция, является регуляризованной гипергеометрической функцией, и является бета-функцией, давая первые несколько as Среднее значение, дисперсия асимметрии и избыток куртоза, таким образом, составляют […]

Введение На людях, для соответствия эффективности и безопасности, проводятся контролируемые эксперименты, которые называются клиническими исследованиями.[1] В клинических или общественных исследованиях эффект вмешательства оценивается путем измерения количества выживших или спасенных людей, которые затем вмешались в течение определенного периода времени. Иногда интересно сопоставить выживаемость испытуемых при двух или более вмешательствах. В ситуациях, когда выживание является то, что […]

Независимо от того, хотим ли мы предсказать тенденцию на финансовых рынках или потребление электроэнергии, время является решающим фактором, который теперь должен учитываться в наших моделях. Например, может быть интересно не только знать, когда акции подорожают, но и когда они поднимутся. Введите статистику. Статистика – это всего лишь серия точек знания, упорядоченных во времени. Во время […]

Стандартным гауссовым распределением может быть гауссово распределение со средним значением нуля и дисперсией 1. Качество гауссово распределения находится в центре нуля, и поэтому степень отклонения заданного измерения от среднего задается отклонением качества. Для гауссовского распределения по качеству 68% наблюдений находятся в пределах 1 дисперсии от среднего, 95% – в пределах 2 дисперсий от среднего и […]