Зміст
17 відносини: Критерій узгодженості Колмогорова, Критерій узгодженості Пірсона, Критерій хі-квадрат, Категорійна змінна, Коефіцієнт детермінації, Похибки та залишки, Перевірка статистичних гіпотез, Перевірка відношенням правдоподібностей, Перенавчання, Нульова гіпотеза, Регресійний аналіз, Статистична значущість, Статистична модель, Функція пристосованості, Математичне сподівання, Дисперсійний аналіз, Інформаційний критерій Акаіке.
- Математична статистика
Критерій узгодженості Колмогорова
У статистиці критерій узгодженості Колмогорова (також відомий, як критерій узгодженості Колмогорова — Смирнова) використовується для того, щоб визначити, чи підпорядковуються два емпіричних розподіли одному закону, або визначити, чи підпорядковується емпіричний розподіл певній моделі.
Переглянути Пристосованість (статистика) і Критерій узгодженості Колмогорова
Критерій узгодженості Пірсона
Критерій узгодженості Пірсона — один з найвідоміших критеріїв \chi^2, тому його часто і називають просто «критерій хі-квадрат».
Переглянути Пристосованість (статистика) і Критерій узгодженості Пірсона
Критерій хі-квадрат
Хі-квадрат тест, також має назви критерій хі-квадрат або χ ² тест, — це будь-який метод статистичної оцінки гіпотез, в яких вибірковий розподіл статистичного тесту є розподіл хі-квадрат, коли нульова гіпотеза правильна, або будь-які, в яких це так асимптотично, тобто що вибірковий розподіл (якщо нульова гіпотеза вірна) можуть бути зроблені для апроксимації розподілу хі-квадрат як завгодно близько, роблячи розмір вибірки досить великим.
Переглянути Пристосованість (статистика) і Критерій хі-квадрат
Категорійна змінна
У статистиці категорі́йна змі́нна (categorical variable) — це, яка може набувати одного з обмеженого та, зазвичай, фіксованого числа можливих значень, відносячи таким чином кожен індивідуалізований об'єкт до певної групи, або «категорії».
Переглянути Пристосованість (статистика) і Категорійна змінна
Коефіцієнт детермінації
Коефіцієнт детермінації (позначається як R2 — R-квадрат) — статистичний показник, що використовується в статистичних моделях як міра залежності варіації залежної змінної від варіації незалежних змінних.
Переглянути Пристосованість (статистика) і Коефіцієнт детермінації
Похибки та залишки
У статистиці та оптимізації по́хибки (errors) та за́лишки (residuals) є тісно пов'язаними мірами спостережуваного значення елементу вибірки від його «теоретичного значення», які легко сплутати.
Переглянути Пристосованість (статистика) і Похибки та залишки
Перевірка статистичних гіпотез
Перевірка статистичних гіпотез — клас базових задач в математичній статистиці.
Переглянути Пристосованість (статистика) і Перевірка статистичних гіпотез
Перевірка відношенням правдоподібностей
У статистиці переві́рка відно́шенням правдоподі́бностей — це статистична перевірка, що застосовується для порівняння пристосованості двох моделей, одна з яких (нульова модель) є окремим випадком іншої (моделі).
Переглянути Пристосованість (статистика) і Перевірка відношенням правдоподібностей
Перенавчання
Зелена лінія представляє перенавчену модель, а чорна — регуляризовану. В той час як зелена лінія найкраще слідує тренувальним даним, вона занадто залежить від них, і, ймовірно, матиме вищий рівень похибки на нових небачених даних у порівнянні з чорною лінією.
Переглянути Пристосованість (статистика) і Перенавчання
Нульова гіпотеза
Нульова́ гіпо́теза є загальним припущенням при статистичному висновуванні про те, що не існує ніякого зв'язку між двома вимірюваними явищами, або не існує ніякого зв'язку між групами.
Переглянути Пристосованість (статистика) і Нульова гіпотеза
Регресійний аналіз
Регресі́йний ана́ліз — розділ математичної статистики, присвячений методам аналізу залежності однієї величини від іншої.
Переглянути Пристосованість (статистика) і Регресійний аналіз
Статистична значущість
Статистична значущість, p-рівень або p-значення результату в статистиці являє собою оцінку міри впевненості в його «істинності» (у розумінні «репрезентативності вибірки»).
Переглянути Пристосованість (статистика) і Статистична значущість
Статистична модель
Статисти́чна моде́ль — абстрактна схема відношень між величинами, що характеризують властивості реального процесу, розробка якої здійснюється неформальним шляхом.
Переглянути Пристосованість (статистика) і Статистична модель
Функція пристосованості
Фу́нкція пристосо́ваності (fitness function) — це особливий тип цільової функції, який застосовується як для підбивання підсумку того, наскільки близьким є задане конструктивне рішення до досягнення поставлених цілей.
Переглянути Пристосованість (статистика) і Функція пристосованості
Математичне сподівання
Математи́чне сподіва́ння, середнє значення — одна з основних числових характеристик кожної випадкової величини.
Переглянути Пристосованість (статистика) і Математичне сподівання
Дисперсійний аналіз
Дисперсійний аналіз (analysis of variance (ANOVA)) являє собою статистичний метод аналізу результатів, які залежать від якісних ознак.
Переглянути Пристосованість (статистика) і Дисперсійний аналіз
Інформаційний критерій Акаіке
Інформаційний критерій Акаіке (ІКА, Akaike information criterion, AIC) — це міра відносної якості статистичних моделей для заданого набору даних.
Переглянути Пристосованість (статистика) і Інформаційний критерій Акаіке