Что такое бутстреп (bootstrap) в контексте Data Science?
Это метод для оценки стандартных отклонений и нахождения доверительных интервалов статистических функционалов. Он основан на многократной выборке с возвращением из исходного набора данных. Так создаются «псевдовыборки».
Допустим, у нас есть выборка из неизвестного распределения: [7,2,4]. Мы хотим построить доверительный интервал для среднего.
▪️Начнём с того, что по имеющейся выборке построим много псевдовыборок. Для этого три раза подряд берём случайный элемент из выборки, допуская повторения. Повторяя эту процедуру много раз, мы получим много новых псевдовыборок такого же размера. ▪️У каждой из получившихся псевдовыборок посчитаем среднее. Так мы получим n чисел (по количеству псевдовыборок). Мы предполагаем, что каждое такое число что-то говорит нам об истинном математическом ожидании изначальной выборки. ▪️Мы упорядочиваем эти n чисел по возрастанию, и берём 0.95 интервал из середины. То есть выкидываем 2.5% самых маленьких чисел и 2.5% самых больших чисел. Из оставшихся чисел берём самое маленькое и самое большое — это будут границы нашего доверительного интервала для среднего.
Что такое бутстреп (bootstrap) в контексте Data Science?
Это метод для оценки стандартных отклонений и нахождения доверительных интервалов статистических функционалов. Он основан на многократной выборке с возвращением из исходного набора данных. Так создаются «псевдовыборки».
Допустим, у нас есть выборка из неизвестного распределения: [7,2,4]. Мы хотим построить доверительный интервал для среднего.
▪️Начнём с того, что по имеющейся выборке построим много псевдовыборок. Для этого три раза подряд берём случайный элемент из выборки, допуская повторения. Повторяя эту процедуру много раз, мы получим много новых псевдовыборок такого же размера. ▪️У каждой из получившихся псевдовыборок посчитаем среднее. Так мы получим n чисел (по количеству псевдовыборок). Мы предполагаем, что каждое такое число что-то говорит нам об истинном математическом ожидании изначальной выборки. ▪️Мы упорядочиваем эти n чисел по возрастанию, и берём 0.95 интервал из середины. То есть выкидываем 2.5% самых маленьких чисел и 2.5% самых больших чисел. Из оставшихся чисел берём самое маленькое и самое большое — это будут границы нашего доверительного интервала для среднего.
#анализ_данных #статистика
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Start with a fresh view of investing strategy. The combination of risks and fads this quarter looks to be topping. That means the future is ready to move in.Likely, there will not be a wholesale shift. Company actions will aim to benefit from economic growth, inflationary pressures and a return of market-determined interest rates. In turn, all of that should drive the stock market and investment returns higher.
Spiking bond yields driving sharp losses in tech stocks
A spike in interest rates since the start of the year has accelerated a rotation out of high-growth technology stocks and into value stocks poised to benefit from a reopening of the economy. The Nasdaq has fallen more than 10% over the past month as the Dow has soared to record highs, with a spike in the 10-year US Treasury yield acting as the main catalyst. It recently surged to a cycle high of more than 1.60% after starting the year below 1%. But according to Jim Paulsen, the Leuthold Group's chief investment strategist, rising interest rates do not represent a long-term threat to the stock market. Paulsen expects the 10-year yield to cross 2% by the end of the year.
A spike in interest rates and its impact on the stock market depends on the economic backdrop, according to Paulsen. Rising interest rates amid a strengthening economy "may prove no challenge at all for stocks," Paulsen said.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from br
