Заявки принимаются автоматически.
Лучший образовательный канал по Python.
По всем вопросам: @kesh_keshh (реклама)
Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky
.
РКН: https://vk.cc/cJ5box
Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky
Post #3184
17.7K
Bootstrap и выборки
Bootstrap — это статистический метод, который позволяет оценить свойства распределения данных (например, среднее, дисперсию, доверительные интервалы) с использованием повторяющихся случайных выборок с возвращением.
Сначала мы берем случайные выборки из данных с возвращением (можно несколько раз выбирать одно и то же значение). Для каждой выборки вычисляем нужную метрику (например, среднее). В результате получаем распределение метрики и можем оценить её точность.
Bootstrap полезен, так как он избавляет от необходимости делать сложные математические выводы. Он удобен для оценки доверительных интервалов или проверки гипотез.
#практика #numpy
Bootstrap — это статистический метод, который позволяет оценить свойства распределения данных (например, среднее, дисперсию, доверительные интервалы) с использованием повторяющихся случайных выборок с возвращением.
Сначала мы берем случайные выборки из данных с возвращением (можно несколько раз выбирать одно и то же значение). Для каждой выборки вычисляем нужную метрику (например, среднее). В результате получаем распределение метрики и можем оценить её точность.
Bootstrap полезен, так как он избавляет от необходимости делать сложные математические выводы. Он удобен для оценки доверительных интервалов или проверки гипотез.
#практика #numpy
- 🔥 11
- 👍 7
