Trong phần 1, ta sẽ biết về những khái niệm: means, median, standard deviations. Phần 2, ta cũng đã biết phương pháp tính confidence interval và thực hiện hypothesis testing như vậy nào. Vào phần cuối series học thống kê trải qua lập trình Jupyter notebook, ta giải quyết các vấn đề trong những thống kê gồm:

Tính khoảng tầm tin cậy thế nào nếu mẫu dữ liệu tích lũy nhỏ hơn 30?So sánh nhị quần thể xem chúng có biệt lập nhau hay là không (thường áp dụng trong A/B testing)?Làm sao để kiểm soát 2 bản báo cáo lượt xem giữa Facebook cùng Google bằng Chi-square?ANOVA trong việc phân tích nấc độ mếm mộ của người tiêu dùng giữa những bộ phim?

Download: Jupyter notebook

Ở phần trước, ta đã khám phá các tư tưởng cơ bạn dạng của thống kê như means, median, standard deviations, probability, normal distribution, central limit theorem. Phần nhiều độ đo này giúp ta đọc biết tổng quan về dữ liệu đang phân tích. Vào phần tiếp theo, ta sẽ tò mò về suy luận thống kê từ các độ đo này. Ta đã biết cụ nào là độ lỗi chuẩn (standard error), làm thế nào để tính khoảng tin yêu (confidence interval) cho 1 mẫu ngẫu nhiên vừa thu thập được, và triển khai kiểm định giải thuyết như thế nào cho những thắc mắc được để ra.Bạn sẽ xem: Inferential statistics là gì

Tất cả những thao tác làm việc này được điện thoại tư vấn là suy luận thống kê lại (inferential statistics). Ví dụ, một lớp học gồm 50 học tập sinh. Trong đó, các nữ giới cho rằng các lần khảo bài thì họ bị call lên những hơn các bạn nam. Họ cho rằng như vậy giáo viên đã thiên vị. Còn cô giáo thì nhận định rằng họ thực hiện điều này một bí quyết ngẫu nhiên. Vậy ai đúng trong trường đúng theo này. Trải qua suy luận thống kê, ta sẽ thực hiện lấy mẫu thực nghiệm, để giả thuyết thống kê, xác định ngưỡng bác bỏ học tập thống kê trải qua lập trình để giúp đỡ ta không chỉ là kiểm bệnh lại triết lý đã học nhưng mà còn hỗ trợ nắm bắt những khái niệm phức hợp một cách dễ ợt hơn. Cung ứng đó, ta sẽ biết cách ứng dụng những kỹ năng và kiến thức này vào trong công việc khi đề xuất thiết.

Bạn đang xem: Inferential statistics là gì

Ta thực hiện Jupyter notebook để điểm qua các khái niệm, làm việc cơ bản giúp quan tiếp giáp và biểu hiện dữ liệu. Ta sẽ sáng tỏ được các các loại dữ liệu (nomial, numbers, odinal, ratio) vào dataset như vậy nào, search trọng tâm của tập dữ liệu, quan cạnh bên sự trở nên đổi của dữ liệu trải qua các chỉ số cơ bản (range, variance, standard deviation, z-score, percentile), với một vài nguyên tắc tính xác suất Bayes và cách mô rộp central limit theorem.

Ảnh vào bài

" data-image-caption="Statistics for Hackers

" data-medium-file="https://versionmusic.net.files.versionmusic.net.com/2015/10/statistics-for-hackers.png?w=300" data-large-file="https://versionmusic.net.files.versionmusic.net.com/2015/10/statistics-for-hackers.png?w=582" class="wp-image-3353 size-full" src="https://versionmusic.net.files.versionmusic.net.com/2015/10/statistics-for-hackers.png?w=1100" alt="Statistics for Hackers" srcset="https://versionmusic.net.files.versionmusic.net.com/2015/10/statistics-for-hackers.png 582w, https://versionmusic.net.files.versionmusic.net.com/2015/10/statistics-for-hackers.png?w=150 150w, https://versionmusic.net.files.versionmusic.net.com/2015/10/statistics-for-hackers.png?w=300 300w" sizes="(max-width: 582px) 100vw, 582px" />Statistics for Hackers

Hai kỹ năng cần có của các data scientist là nghệ thuật lập trình và tư duy thống kê. Nhiều data scientist hiện nay có nghệ thuật lập trình rất tốt nhưng họ cảm thấy như là người mạo danh khi nói đến các số liệu thống kê. Vào buổi thì thầm này, John sẽ lập luận rằng kĩ năng lập trình thứ tính chất nhận được bạn có những ý tưởng sâu sắc và cơ phiên bản nhất về thống kê lại học. Phương châm của John là thuyết phục những kỹ sư không chuyên về những thống kê rằng lộ trình để hiểu thấu đáo các khái niệm trong những thống kê học ngắn thêm một đoạn bạn tưởng.

Lĩnh vực thống kê từ lâu đã gồm tiếng là rất khó nhai: nó luân chuyển quanh các biệt ngữ bên cạnh đó vô tận về phân phối, kiểm nghiệm thống kê, khoảng tin cậy, chỉ số p, và không những thế nữa, cùng với các khái niệm và những giả định tinh tế của riêng biệt chúng. Mà lại ta không tốt nhất thiết nên đi theo cách này. Trong slide trình bày dưới đây, Jake sẽ bàn luận về cách sử dụng kỹ năng lập trình để “hack các định hướng thống kê” – để sửa chữa một số triết lý và biệt ngữ nặng nề hiểu bằng phương pháp tính toán trực quan lại như lấy mẫu mã (sampling), xới trộn bất chợt (shuffling), kiểm chứng chéo (cross-validation), với các phương pháp Bayesian – giúp xem rằng ta bao gồm thể nắm bắt được những khái niệm cơ phiên bản chỉ cần chúng ta cũng có thể viết được vài ba vòng lặp để gia công phân tích thống kê.

" data-image-caption="Experimental design" data-medium-file="https://versionmusic.net.files.versionmusic.net.com/2015/09/experimental-design1.png?w=300" data-large-file="https://versionmusic.net.files.versionmusic.net.com/2015/09/experimental-design1.png?w=503" src="https://versionmusic.net.files.versionmusic.net.com/2015/09/experimental-design1.png?w=1100" alt="Experimental design" class="size-full wp-image-3091" srcset="https://versionmusic.net.files.versionmusic.net.com/2015/09/experimental-design1.png 503w, https://versionmusic.net.files.versionmusic.net.com/2015/09/experimental-design1.png?w=150 150w, https://versionmusic.net.files.versionmusic.net.com/2015/09/experimental-design1.png?w=300 300w" sizes="(max-width: 503px) 100vw, 503px" />Experimental design

Trong bài viết này, ta sẽ nói tới các lý lẽ trong xây dựng thực nghiệm và các thuật ngữ sử dụng trong các bước này. Liên tục đọc “Statistical inference: kiến tạo thựcnghiệm” →

Ngay tại thời gian này, có rất nhiều khả năng ứng dụng Twitter của các bạn hoàn toàn không giống với tôi, cùng hoàn toàn có thể bạn đang mua những tính năng lạ mà tôi không nhìn thấy. Thật ra, kể từ khi có tương đối nhiều người sử dụng hơn, Twitter sẽ trích ra 1 phần trăm nhỏ tuổi băng thông của chính mình để kiểm nghiệm một số tính năng bắt đầu nào đó mà chưa được bằng lòng công bố. Vì đó, nhằm hiểu được những người dân dùng rõ ràng này phản bội ứng thế nào so với nhóm tín đồ không được sử dụng tính năng lạ (control group) được call là A/B testing. Đây là phương pháp kiểm nghiệm xem đội A hoặc B, team nào bao gồm phản ứng tích cực và lành mạnh hơn.

Trước khi đi vào quá trình cụ thể, ta hãy nhìn qua đoạn clip ngắn nói về A/B testing layout của một website.

thường xuyên đọc “A/B testing làgì” →

Trong nội dung bài viết này ta sẽ nói đến p-values, không phải là một trong phương thức để kiểm định mà là 1 trong độ đo về tầm đặc trưng của thống kê (nghĩa là phần trăm của dữ kiện D xẩy ra nếu (nhấn mạnh: “nếu”) đưa thuyết hòn đảo Việc khẳng định qui luật phần trăm của các biến (variable) xuất hiện trong tổng thể (population) là một điều cần thiết trong up date số liệu. Vấn đề ước lượng tham số (parameter estimation) bắt đầu chỉ giải quyết và xử lý việc cầu lượng tham số xuất hiện trong phân phối tỷ lệ của tổng thể và toàn diện (probability distribution of population). Trong baì viết này, ta sẽ xây dựng dựng các qui tắc đánh giá giả thuyết (evaluate hypothesis) về những tham số. Qua các qui tắc kiểm định, ta có thể biết được biện pháp xây dựng những giả thuyết (NULL hypothesis) và đối thuyết (alternative hypothesis) trong từng trường hợp cầm cố thể. Vấn đề kiểm định giả thuyết thống kê (hypothesis testing) là 1 bài toán lớn và đặc biệt của thống kê lại toán học.

Notebooks: hypothesis_testing.

Trong bài viết này, ta sẽ đàm đạo về một vài phương thức thống kê trên tập tài liệu nhỏ, cụ thể là trưng bày T của Student/Gosset cùng khoảng tin yêu T.

Notebooks: confidence_interval.

Trong bài viết này ta sẽ bàn bạc về tiệm cận (asymptotics), làm cầm cố nào để diễn đạt dáng điệu của thống kê lại khi size mẫu càng ngày càng tiến cho vô cùng. Giả định size mẫu và kích cỡ quần thể là vô cùng, điều này hữu ích cho câu hỏi suy diễn thống kê cùng xấp xĩ.

Xem thêm: Cấp Số Cộng Và Cấp Số Nhân, Công Thức Cấp Số Nhân, Ví Dụ Minh Họa

Notebooks: LoLN và CTL.

liên tục đọc “Statistical Inference: Tiệm cận(Asymptotics)” →

" data-image-caption="distribution" data-medium-file="https://versionmusic.net.files.versionmusic.net.com/2015/08/distribution.png?w=300" data-large-file="https://versionmusic.net.files.versionmusic.net.com/2015/08/distribution.png?w=800" class="alignnone size-full wp-image-6707" src="https://versionmusic.net.files.versionmusic.net.com/2015/08/distribution.png?w=1100" alt="distribution" srcset="https://versionmusic.net.files.versionmusic.net.com/2015/08/distribution.png 800w, https://versionmusic.net.files.versionmusic.net.com/2015/08/distribution.png?w=150 150w, https://versionmusic.net.files.versionmusic.net.com/2015/08/distribution.png?w=300 300w, https://versionmusic.net.files.versionmusic.net.com/2015/08/distribution.png?w=768 768w" sizes="(max-width: 800px) 100vw, 800px" />distribution

Trong nội dung bài viết này, ta đang khảo sát các khái niệm về xác suất (probability), là một trong những thực biểu đạt khả năng xẩy ra của một biến chuyển cố (event, outcome). Liên tục đọc “Statistical Inference: Xác suất(Probability)” →