24 понятия статистики которые должен знать каждый специалист...

24 понятия статистики которые должен знать каждый специалист, работающий с аналитикой и данными

Статистический термин - Описание:

1. Распределение вероятностей - Функция, предоставляющая вероятности различных исходов в эксперименте.

2. Регрессия - Моделирование взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными.

3. Проверка гипотез - Метод для решения, достаточно ли доказательств для отклонения нулевой гипотезы о популяции.

4. Центральная тенденция - Мера, представляющая центр или типичное значение набора данных (среднее, медиана, мода).

5. Байесовская статистика - Применение вероятности к статистическим проблемам, обновление вероятности гипотезы с новыми данными.

6. Описательная статистика - Методы, обобщающие характеристики набора данных (среднее, медиана, мода, стандартное отклонение).

7. Распределение - Распространение точек данных в наборе данных (например, нормальное, биномиальное распределения).

8. Выборка - Выбор подмножества из популяции для оценки характеристик всей популяции.

9. Доверительный интервал - Диапазон, вероятно содержащий неизвестный параметр популяции, полученный из статистики выборки.

10. Корреляция - Мера, описывающая, как две переменные изменяются вместе, без подразумевания причинно-следственной связи.

11. Ковариация - Мера, определяющая, насколько две переменные изменяются вместе.

12. Сокращение размерности - Уменьшение количества переменных, подлежащих рассмотрению, до основных.

13. Центральная предельная теорема - Теория, что среднее значение выборок из популяции с конечной дисперсией приближается к среднему значению популяции.

14. Нормальное распределение - Симметричное распределение в форме колокола, сосредоточенное вокруг среднего.

15. Популяция и выборка - Популяция: весь набор элементов. Выборка: подмножество, собранное из популяции.

16. Асимметрия - Мера асимметрии распределения относительно его среднего.

17. Дисперсия - Мера разброса точек данных вокруг их среднего.

18. Типы данных - Типы данных, такие как номинальные, порядковые, интервальные и относительные.

19. Вероятность - Вероятность наступления события.

20. Условная вероятность - Вероятность события при условии, что другое событие уже произошло.

21. P-значения и уровень значимости - P-значения определяют силу доказательств против нулевой гипотезы. Уровень значимости - критерий для отклонения нулевой гипотезы.

22. Изменчивость - Степень, в которой точки данных отклоняются от среднего и друг от друга.

23. Пере- и недо-выборка - Техники в анализе данных для балансировки наборов данных (увеличение случаев в меньшинстве класса или уменьшение в большинстве класса).

24. Оценка - Вывод значения параметра популяции на основе выборки.

@MikeBlazerX

Источник новости https://t.me/mikeblazerx/3074...