Для этого эксперимента нужно выбрать какое-нибудь интересное распределение наименее похожее на нормальное. Бета распределение с этими параметрами скорее напоминает перевернутую шляпу или даже перевернутый колпак. Давайте взглянем на это распределение. Думаю, что не лишним будет еще раз записать саму центральную предельную теорему в явном виде. Эту формулу нужно читать, как "распределение средних значений X близко к нормальному со средним арифметическим мю и дисперсией сигма в квадрате". Кстати сигму в записи центральной предельной теоремы называют так же стандартной ошибкой среднего. Вернемся к распределению, которое выбрал я - бета-распределению. Для него среднее и дисперсия определены следующим образом:. Теперь напишу функцию для генерации выборок и подсчета выборочных средних. В вывод так же включу теоретические и приближенные значения параметров, а так же график теоретического нормального распределения. Центральная предельная теорема действительно рабоет, и это приводит меня в неописуемый восторг! Даже при маленьком размере выбрки среднее уже неплохо приближено. Увеличение n "уплотняет" распределение выборочных средних, что говорит нам об увеличение точности оценки. В цифровом виде это можно выразить через доверительный интервал - видно, что с увеличением n он сужается. Ссылка на ipython notebook конечно же прилагается! Данный пост вдохновлен курсом Математика и python для анализа данных , который я всем рекомендую! Ваш e-mail не будет опубликован. Сегодняшний герой дня - градиентный спуск - краеугольный камень машинного обучения. Градиент - это направление, в котором функция возрастает антиградиент Решил написать небольшой пост про интерпретацию доверительных интeрвалов. Представим что у нас есть какая-то нормально распределенная совокупность, например средние скорости Меня зовут Глеб и я верю, что любого человека или бизнес всегда можно сделать более эффективным. Я внимательно смотрю на факты, анализирую их и предлагаю варианты развития. Центральная предельная теорема By Глеб Михайлов Среда, Март 30, 4 Python , статистика No tags Permalink Mike Октябрь 11, Очень здорово и хорошо написано! Данил Декабрь 2, спасибо большое за объяснение, и я также прохожу этот курс но есть вопрос почему в 4 строчке второй параметр len sample как я понял логичней было бы max sample не думайте что хочу показаться умней, просто хочу убедиться что все правильно понял. Данил Декабрь 2, вижу что с моими поправками код работает не верно. Данил Декабрь 2, извини за спам в коментах, но я все понял, и понял почему нужно len sample этот параметр отвечает за порядковый номер до какого элемента брать случайные числа с выборки в нашем случае это до последнего элемента. Leave a Reply Отменить ответ Ваш e-mail не будет опубликован. Рубрики excel 1 Python 21 vba 1 машинное обучение 9 статистика 9. LATEST POSTS Февраль 1, Комментариев нет. Февраль 15, Комментариев нет. Апрель 19, Комментариев нет. Доверительные интервалы в python. Апрель 27, Комментариев нет. Задание по data science для собеседования. ABOUT ME Меня зовут Глеб и я верю, что любого человека или бизнес всегда можно сделать более эффективным.
Текст приглашения на фестиваль
Исковое заявление в суд общей юрисдикции
Скачать образ игры для ps3 iso
Житков морские рассказы
Переделка комнаты своими руками
Поздравительные тосты на свадьбу
Поделки из ванны своими руками для сада
Сложные капли в ухо состав для ребенка
Атласные банты своими руками мастер класс
Скачать книги ворд