А вот и ответы на три вопроса с собеседований, которые мы недавно вам задавали!
1️⃣Как 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.
А вот и ответы на три вопроса с собеседований, которые мы недавно вам задавали!
1️⃣Как 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.
Secure video calling is in high demand. As an alternative to Zoom, many people are using end-to-end encrypted apps such as WhatsApp, FaceTime or Signal to speak to friends and family face-to-face since coronavirus lockdowns started to take place across the world. There’s another option—secure communications app Telegram just added video calling to its feature set, available on both iOS and Android. The new feature is also super secure—like Signal and WhatsApp and unlike Zoom (yet), video calls will be end-to-end encrypted.
That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
