Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Представьте, что вы моделируете окупаемость инвестиций (ROI). Вы решили использовать простую линейную регрессионную модель, чтобы оценить, приведёт ли увеличение затрат к увеличению выручки. Cкорректированный R-квадрат равен 0.72, а p-значение составляет 1.09e-9. Какую часть дисперсии данных объясняет ваша модель и можно ли назвать результат значимым?

Значение R-квадрата является статистической мерой того, насколько близко данные находятся к линии регрессии. Значение, равное 0.72, указывает на то, что модель объясняет 72% дисперсии.

Что касается значимости статистического результата, то обычно устанавливают значимость на уровне 95% или даже 98%. Небольшое p-значение (обычно меньше или равно 0.05, что соответствует 95% уверенности) указывает на статистическую значимость. Поскольку данное p-значение меньше этого уровня, результат можно считать значимым.

#машинное_обучение

www.tg-me.com/sg/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/404

1.2K viewsMay 28, 2024 at 14:01

Представьте, что вы моделируете окупаемость инвестиций (ROI). Вы решили использовать простую линейную регрессионную модель, чтобы оценить, приведёт ли увеличение затрат к увеличению выручки. Cкорректированный R-квадрат равен 0.72, а p-значение составляет 1.09e-9. Какую часть дисперсии данных объясняет ваша модель и можно ли назвать результат значимым?

Значение R-квадрата является статистической мерой того, насколько близко данные находятся к линии регрессии. Значение, равное 0.72, указывает на то, что модель объясняет 72% дисперсии.

Что касается значимости статистического результата, то обычно устанавливают значимость на уровне 95% или даже 98%. Небольшое p-значение (обычно меньше или равно 0.05, что соответствует 95% уверенности) указывает на статистическую значимость. Поскольку данное p-значение меньше этого уровня, результат можно считать значимым.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований