Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Что вы знаете про нормальное распределение? Зачем оно нужно в Data Science?

Многие величины имеют нормальное распределение, которое также называют распределением Гаусса. Чаще всего, если на какую-то величину влияет много слабых независимых факторов, то эта величина будет иметь близкое к нормальному распределение.

У нормального распределения есть два параметра: математическое ожидание (среднее) и дисперсия. Распределение, у которого эти параметры соответственно равны нулю и единице, называют стандартным.

Также у нормального распределения есть несколько свойств:
▪️Симметричность относительно своего среднего значения.
▪️ График нормального распределения имеет характерную форму колокола.
▪️ Правило трёх сигм: около 68% значений лежат в пределах одного стандартного отклонения от среднего, около 95% — в пределах двух стандартных отклонений, и около 99.7% — в пределах трёх стандартных отклонений.

Многие статистические методы предполагают или опираются на нормальное распределение данных. К примеру, t-тест эффективен только тогда, когда данные соответствуют нормальному распределению. Кроме того, некоторые алгоритмы машинного обучения предполагают, что входные данные распределены нормально.

#junior

www.tg-me.com/tr/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/166

1.6K viewsDec 27, 2023 at 12:30

Что вы знаете про нормальное распределение? Зачем оно нужно в Data Science?

Многие величины имеют нормальное распределение, которое также называют распределением Гаусса. Чаще всего, если на какую-то величину влияет много слабых независимых факторов, то эта величина будет иметь близкое к нормальному распределение.

У нормального распределения есть два параметра: математическое ожидание (среднее) и дисперсия. Распределение, у которого эти параметры соответственно равны нулю и единице, называют стандартным.

Также у нормального распределения есть несколько свойств:
▪️Симметричность относительно своего среднего значения.
▪️ График нормального распределения имеет характерную форму колокола.
▪️ Правило трёх сигм: около 68% значений лежат в пределах одного стандартного отклонения от среднего, около 95% — в пределах двух стандартных отклонений, и около 99.7% — в пределах трёх стандартных отклонений.

Многие статистические методы предполагают или опираются на нормальное распределение данных. К примеру, t-тест эффективен только тогда, когда данные соответствуют нормальному распределению. Кроме того, некоторые алгоритмы машинного обучения предполагают, что входные данные распределены нормально.

#junior

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований