Рубрика «распределение Стьюдента»

Каждый в IT-индустрии знает, насколько сложно оценить срок выполнения проекта. Трудно объективно оценить, сколько времени займёт решение трудной задачи. Одна из моих любимых теорий заключается в том, что здесь имеет место просто статистический артефакт.

Предположим, вы оцениваете проект в 1 неделю. Предположим, есть три одинаково вероятных результата: либо он займёт 1/2 недели, либо 1 неделю, либо 2 недели. Медианный результат фактически такой же, как и оценка: 1 неделя, но среднее значение (aka average, aka expected value) составляет 7/6 = 1,17 недель. Оценка фактически откалибрована (беспристрастна) для медианы (которая равна 1), но не для среднего.
Читать полностью »

в 7:46, , рубрики: f-критерий, f-распределение, f-тест, t-критерий, t-распределение, t-тест, z-критерий Фишера, z-распределение, z-тест, Алгоритмы, Анализ и проектирование систем, бета распределение, биноминальное распределение, гамма распределение, геометрическое рапределение, гипергеометрическое распределение, двойное показательное, двойное экспоненциальное, Занимательные задачки, критерий Пирсона, критерий согласия, критерий хи квадрат, математика, моделирование, нормальное распределение, отрицательное биноминальное, плотность вероятности, показательное распределение, профит фактор, распределение Бернулли, распределение Вейбулла, распределение Гаусса, распределение Коши, распределение Лапласса, распределение Паскаля, распределение Пирсона, распределение пуассона, распределение Стьюдента, распределение Фишера, распределение хи квадрат, распределение Эрланга, случайная величина, статистика, статистический тест, статитический анализ, теория вероятностей, тест Стьюдента, тест Фишера, экспоненциальное распределение

«Правда, чистая правда и статистика» или «15 распределений вероятности на все случаи жизни» - 1 Статистика приходит к нам на помощь при решении многих задач, например: когда нет возможности построить детерминированную модель, когда слишком много факторов или когда нам необходимо оценить правдоподобие построенной модели с учётом имеющихся данных. Отношение к статистике неоднозначное. Есть мнение, что существует три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика. С другой стороны, многие «пользователи» статистики слишком ей верят, не понимая до конца, как она работает: применяя, например, тест Стьюдента к любым данным без проверки их нормальности. Такая небрежность способна порождать серьёзные ошибки и превращать «поклонников» теста Стьюдента в ненавистников статистики. Попробуем поставить токи над i и разобраться, какие модели случайных величин должны использоваться для описания тех или иных явлений и какая между ними существует генетическая связь.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js