В статистике z-показатель говорит нам, на сколько стандартных отклонений значение находится от среднего значения . Для расчета z-показателя мы используем следующую формулу: z = (X – µ)/σ Золото: X — одно значение необработанных данных μ — среднее значение генеральной совокупности σ...
Один из способов количественной оценки связи между двумя переменными – использовать коэффициент корреляции Пирсона , который является мерой линейной связи между двумя переменными . Он всегда принимает значение от -1 до 1, где: -1 указывает на совершенно отрицательную линейную корреляцию между...
В статистике мы часто используем коэффициент корреляции Пирсона для измерения линейной зависимости между двумя переменными. Однако иногда мы хотим понять взаимосвязь между двумя переменными , одновременно контролируя третью переменную . Например, предположим, что мы хотим измерить связь между количеством учебных часов...
Один из способов количественной оценки связи между двумя переменными – использовать коэффициент корреляции Пирсона , который является мерой линейной связи между двумя переменными . Он принимает значение от -1 до 1, где: -1 указывает на совершенно отрицательную линейную корреляцию. 0 указывает...
Ковариация — это мера того, как изменения одной переменной связаны с изменениями второй переменной. Более конкретно, это мера степени линейной связи двух переменных. Ковариационная матрица — это квадратная матрица, показывающая ковариацию между множеством различных переменных. Это может быть полезным способом понять,...
Выброс — это наблюдение, которое аномально далеко от других значений в наборе данных. Выбросы могут быть проблематичными, поскольку они могут повлиять на результаты анализа. В этом руководстве объясняется, как идентифицировать и удалять выбросы в Python. Как идентифицировать выбросы в Python Прежде...
Расстояние Махаланобиса — это расстояние между двумя точками в многомерном пространстве. Его часто используют для обнаружения выбросов в статистическом анализе, включающем несколько переменных. В этом уроке объясняется, как рассчитать расстояние Махаланобиса в Python. Пример: Расстояние Махаланобиса в Python Используйте следующие шаги,...
Биномиальное распределение является одним из наиболее часто используемых распределений в статистике. Он описывает вероятность получения k успехов в n биномиальных экспериментах. Если случайная величина X имеет биномиальное распределение, то вероятность того, что X = k успеха, можно найти по следующей формуле:...
Ожива — это график, который показывает, сколько значений данных находится выше или ниже определенного значения в наборе данных. В этом уроке объясняется, как создать боеголовку в Python. Пример: как создать оживу в Python Выполните следующие шаги, чтобы создать оживу для набора...
Средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE) обычно используется для измерения точности прогнозирования моделей. Он рассчитывается следующим образом: MAPE = (1/n) * Σ(|факт – прогноз| / |факт|) * 100 Золото: Σ – символ, означающий «сумма». n – размер выборки реальный – фактическое значение...