Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

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

www.tg-me.com/ye/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/288

1.3K viewsMar 22, 2024 at 12:00

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