🆎 ЦПТ, скосы распределений, логарифмирование

В Google Colab приложил симуляции, которые показывают, как интуитивно работают методы + прикрепил разбор статьи с описанием работы различных методов, сходимости и прочее.

🔗👉 Ссылочка тут

+ за выходные ознакомился с парочкой статей, которые описывают то, как работать с тяжелыми хвостами.

Если наберется много 🐳, разберу подробней парочку из них. Где-то планируется завышать значение t-критическое, где-то отсекать хвосты и моделировать их через определенный алгоритм, а где-то их обрезать, например, как тут выкинуть топ n% выбросов, ну и существуют методы, когда заменяют выбросы значением квантилей.

В общем, кажется, идеального решения нет и всё зависит от:
1. формы распределения (логнормальное, экспоненциальное, скошенное)
2. доли активных пользователей
3. цели теста (чувствительность vs устойчивость).

🐍 Дополнительно дублирую ссылочку на Google Colab

🐸 @zasql_python