今天,讲一个数据分析或机器学习里非常重要的概念,置信度和置信区间。为什么说置信度和置信区间非常重要?举个例子。
通过线性模型和广义线性模型(GLM),预测函数可以返回在观测数据或新数据上预测值的标准误差(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
过去两个月,例子君每天总结和梳理小例子,关于Python基础、常用内置库、正则表达式、装饰器、生成器、迭代器、绘图工具,Python多线程等。它们很简单,也就几行代码,各位读者反映也很不错哒,养成了每天看小例子的习惯。
历史上最早的科学家曾经不承认实验可以有误差,认为所有的测量都必须是精确的,把任何误差都归于错误。后来人们才慢慢意识到误差永远存在,而且不可避免。即使实验条件再精确也无法完全避免随机干扰的影响,所以做科学实验往往要测量多次,用取平均值之类的统计手段去得出结果。
dependent = explained variable 已解释的 independent = explanatory variable 说明变量
项目github地址:bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 经常有同学私信或留言询问相关问题,V号bitcarmanlee。github上star的同学,在我能力与时间允许范围内,尽可能帮大家解答相关问题,一起进步。
正态分布(Normal Distribution)又叫高斯分布,是一种非常重要的概率分布。其概率密度函数的数学表达如下:
今天这篇聊聊统计学里面的置信度和置信区间,好像没怎写过统计学的东西,这篇试着写一写。
作者 | Indhumathy Chelliah 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
主要用在线性回归的时候来估计b1 unbiasedness: 估计的残差是随机的 efficiency:对比其他估计样本残差最小 consistency:样本增大残差方差降低 linearity:是样本的线形函数
描述性统计偏度和峰度累计值假设检验和区间估计示例1假设检验置信区间示例2假设检验置信区间
对于白噪声序列,按理说不会有任何自相关性,我们期望的自相关性为0,但是由于随机扰动的存在,自相关性不会为0,而通常假设随机扰动符合标准正态分布(均值为0,标准差为1),那么这个随机扰动的95%置信区间(一般都取95%,当然也可以调整这个概率)可以通过如下算式计算
当样本量足够大,总体标准差已知时,根据中心极限定理可以用标准正态分布估计总体均值;t分布适用于小样本估计呈正态分布的总体均值。
作者:Dishashree Gupta 翻译:闵黎 卢苗苗 校对:丁楠雅 本文长度为6500字,建议阅读20分钟 本文是Analytics Vidhya所举办的在线统计学测试的原题,有志于成为数据科学家或者数据分析师的同仁可以以这41个问题测试自己的统计学水平。 介绍 统计学是数据科学和任何数据分析的基础。良好的统计学知识可以帮助数据分析师做出正确的商业决策。一方面,描述性统计帮助我们通过数据的集中趋势和方差了解数据及其属性。另一方面,推断性统计帮助我们从给定的数据样本中推断总体的属性。了解描述性和
Link: https://msphere.asm.org/content/6/2/e01019-20
渐近性(asymptopia)是样本量接近于无穷大时统计行为的一个术语。渐近统计即大样本统计主要研究当样本量n→∞时统计方法的有关渐进性质。渐近性有助于简单的统计推断和估计,也是频率解释概率的基础。
编者按:本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家,对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。AI 研习社编译。文中相关链接详见文末“阅读原文”。 Jason Brownlee
假定参数是射击靶上 10 环的位置,作一次射击,打在靶心 10 环的位置上的可能性很小,但打在靶子上的可能性就很大,用打在靶上的这个点画出一个区间,这个区间包含靶心的可能性就很大,这就是区间估计的基本思想。
AI科技评论按:本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家,对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。AI科技评论编译。 Jason Brownlee 许多随机机器学习算法存在
导读:这里是A/B Testing的第二篇文章,如果希望了解A/B Testing 实际应用的指标说明,可以只读当前文章这部分。如果你希望了解一些理论基础,可以先看第一篇。
风险价值(VaR)用于尝试量化指定时间范围内公司或投资组合中的财务风险水平。VaR提供了一段时间内投资组合的最大损失的估计,您可以在各种置信度水平上进行计算。
本文通过利用回归模型对天猫商品流行度进行了研究,确定了决定天猫商品流行度的重要因素。并讲述、论证了预测天猫商品流行度是天猫商品交易的至关重要的环节。通过对天猫商品流行度预测技术的发展和探讨,深度剖析了天猫商品流行度预测这个研究课题。
在R中编写计算置信区间的函数twosample.ci()如下,输入参数为样本x, y,置信度α和两个样本的标准差。
本文通过利用回归模型对天猫商品流行度进行了研究,确定了决定天猫商品流行度的重要因素。并讲述、论证了预测天猫商品流行度是天猫商品交易的至关重要的环节。通过对天猫商品流行度预测技术的发展和探讨,深度剖析了天猫商品流行度预测这个研究课题(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
我们就拿论文配图里的误差柱形图来说,真的是PS痕迹满满啊!简单给大家列举一下,可能存在的问题也在图中给大家标注了(仅限个人理解,可能有的误差线就是这么做的呢
本文为读者提供了如何进行贝叶斯回归的基本教程。包括完成导入数据文件、探索汇总统计和回归分析。
本文为读者提供了如何进行贝叶斯回归的基本教程。包括完成导入数据文件、探索汇总统计和回归分析
数据分析的统计推断是科学研究中的重要环节,它通过对样本数据的分析,对总体参数进行估计,并对假设进行检验。这一过程旨在从数据中提取有意义的信息,为决策提供科学依据。
如下图所示,某市场产品客群的样本分布中,年龄为0-5岁与150-200岁即可判定为异常,一般单值异常需结合实际的业务进行判断。
根据百度百科的定义是“空间自相关系数的一种,其值分布在[-1,1],用于判别空间是否存在自相关。”
在关联分析的结果中,对于odd ratio值会给出95% CI的结果,这里的CI其实是confidence interval的缩写,代表置信区间。那么置信区间有什么用呢?
学过统计学的同学应该对置信区间都有了解,置信区间又叫估计区间,是从概率来讲某个随机变量可能取的值的范围。
“超级引擎”是一家专门生产汽车引擎的公司,根据政府发布的新排放要求,引擎排放平均值要低于20ppm, (ppm是英文百万分之一的缩写,这里我们只要理解为是按照环保要求汽车尾气中碳氢化合物要低于20ppm)。公司制造出10台引擎供测试使用,每一台的排放水平如下:
机器学习中的用于声称性能的指标标准很少被讨论。由于在这个问题上似乎没有一个明确的、广泛的共识,因此我认为提供我一直在倡导并尽可能遵循的标准可能会很有趣。它源于这个简单的前提,这是我的科学老师从中学开始就灌输给我的:
标准误差是当前应用最广泛、最基本的一种随机误差的表示方法,当标准误差求得后,平均误差和极限差即可求得故国际上普遍采用标准误差作为实验结果质量的数字指标
但是不要被长度吓到了,我们已经将其分为四个部分(机器学习、统计信息、SQL、其他),以便你可以逐步了解它。
这篇文章的稿子在我桌面上已经躺了两年,现在也不想继续整了。就把之前弄好的发出来吧。
BBsolve()@BB:使用Barzilai-Borwein步长求解非线性方程组
在统计学理论的估计中,用不放回抽样来估计离散型均匀分布最大值问题在英语世界中是著名的德国坦克问题(German tank problem),它因在第二次世界大战中用于估计德国坦克数量而得名。本文将从频
选自TowardsDataScienceR 作者:Dima Shulga 机器之心编译 参与:程耀彤、思源 机器学习本质上是对条件概率或概率分布的估计,而这样的估计到底有多少是置信度?这里就涉及到统计学里面的置信区间与置信度,本文简要介绍了置信区间这一核心概念,它有助于我们从直观上理解评价估计优劣的度量方法。 本文讨论了统计学中的一个基本术语 :置信区间。我们仅以一种非常友好的方式讨论一般概念,没有太多花哨的统计术语,同时还会使用 Python 完成简单的实现!尽管这个术语是非常基础的,但我们有时很难完全理
举例:到底北京人同意北京大力发展轨道交通,由于不大可能询问所有的一千多万北京市民,人们只好进行抽样调查以得到样本,并用样本中同意发展轨道交通的比例来估计真实的比例,从不同的样本得到的结论也不会完全一样。虽然真实的比例在这种抽样过程中永远不可能知道,但有可能知道估计出来的比例和真实的比例大致差多,从数据得到关于总体参数的一些结论的过程就叫做统计推断。
特别说明:本节【SAS Says】基础篇:SAS宏初步,用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记,我们认为这是打基础的最好选择 SAS是一个专业的统计软件,前面我们介绍了很多数据管理、输出美化的东西,本节终于要介绍一点SAS做统计的知识了,不过,在基础篇中我们只大概介绍一下,更多统计分析的东西放在进阶篇中。 本节目录: 1. 用proc univariate检验数据分布 2. 用proc means产生统计量 3. 用proc freq检验数据分类 4. 用proc corr检
SAS是一个专业的统计软件,前面我们介绍了很多数据管理、输出美化的东西,本节终于要介绍一点SAS做统计的知识了,不过,在基础篇中我们只大概介绍一下,更多统计分析的东西放在进阶篇中。 本节目录: 8.1 用proc univariate检验数据分布 8.2 用proc means产生统计量 8.3 用proc freq检验数据分类 8.4 用proc corr检验相关性 8.5 用proc reg做简单回归分析 8.6 读取proc reg的输出 8.7 用proc anova做方差分析 8.8 读取proc
统计学中有两大分支——描述性统计学(description stats)和推断性统计学(inference stats)。 推断性统计学中,很重要的一点就是区间估计。
当包含的因子是解释变量时我们关注的重点通常会从预测转向组别的差异的分析,这种分析方法称作方差分析(ANOVA) ,除了R中的基础包,还需要加载car、gplots、HH、rrcov和mvoutlier包,安装请用:install.package(),方差分析一般用ANOVA模型-使用aov()函数,回归时用到的lm()函数也能分析ANOVA模型 。
https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/103196607
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