tg-me.com/ds_interview_lib/352
Last Update:
А вот и ответы на три вопроса с собеседований, которые мы недавно вам задавали!
1️⃣ Как оценить статистическую значимость анализа?
Для оценки статистической значимости нужно провести проверку гипотезы. Сначала определяют нулевую и альтернативную гипотезы. Затем рассчитывают p – вероятность получения наблюдаемых результатов, если нулевая гипотеза верна. Наконец, устанавливают уровень значимости alpha. Если p < alpha, нулевая гипотеза отвергается – иными словами, анализ является статистически значимым.
2️⃣ Приведите три примера распределений с длинным хвостом. Почему они важны в задачах классификации и регрессии?
Три практических примера: степенной закон, закон Парето и продажи продуктов (например, продукты-бестселлеры против обычных).
При решении задач классификации и регрессии важно не забывать о распределении с длинным хвостом, поскольку редко встречающиеся значения составляют существенную часть выборки. Это влияет на выбор метода обработки выбросов. Кроме того, некоторые методики машинного обучения предполагают, что данные распределены нормально.
3️⃣ Что такое центральная предельная теорема, и почему она важна?
Центральная предельная теорема (ЦПТ) говорит о том, что сумма достаточно большого количества слабо зависимых случайных величин с примерно одинаковыми масштабами имеет распределение, близкое к нормальному.
Центральная предельная теорема важна, поскольку она используется при проверке гипотез и расчете доверительных интервалов.
🎲 40 вопросов по статистике с собеседований на должность Data Scientist