Більш швидкий доступ, ніж браузер!
18 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, Розподіл хі-квадрат, Регресійний аналіз, Статистична значущість, Статистична модель, Функція пристосованості, Математичне сподівання, Дисперсійний аналіз, Інформаційний критерій Акаіке.
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.
Новинка!!: Пристосованість (статистика) і Критерій узгодженості Колмогорова · Побачити більше »
Критерій узгодженості Пірсона
Критерій узгодженості Пірсона — один з найвідоміших критеріїв \chi^2, тому його часто і називають просто «критерій хі-квадрат».
Новинка!!: Пристосованість (статистика) і Критерій узгодженості Пірсона · Побачити більше »
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.
Новинка!!: Пристосованість (статистика) і Критерій хі-квадрат · Побачити більше »
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».
Новинка!!: Пристосованість (статистика) і Категорійна змінна · Побачити більше »
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.
Новинка!!: Пристосованість (статистика) і Коефіцієнт детермінації · Побачити більше »
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.
Новинка!!: Пристосованість (статистика) і Похибки та залишки · Побачити більше »
Перевірка статистичних гіпотез
Перевірка статистичних гіпотез — клас базових задач в математичній статистиці.
Новинка!!: Пристосованість (статистика) і Перевірка статистичних гіпотез · Побачити більше »
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).
Новинка!!: Пристосованість (статистика) і Перевірка відношенням правдоподібностей · Побачити більше »
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. Зашумлені (приблизно лінійні) дані, до яких пристосовано лінійну та поліноміальну функції. Хоч поліноміальна функція й пристосована ідеально, від лінійної можна очікувати кращого узагальнення. Іншими словами, якби ці дві функції застосовувалися для екстраполювання даних за межами тих, до яких здійснювалося пристосовування, то лінійна функція робила би кращі передбачення. У статистиці та машинному навчанні одним із найпоширеніших завдань є пристосовування «моделі» до набору таким чином, щоби уможливити здійснення надійних передбачень на загальних даних, на яких не здійснювалося тренування.
Новинка!!: Пристосованість (статистика) і Перенавчання · Побачити більше »
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.
Новинка!!: Пристосованість (статистика) і Нульова гіпотеза · Побачити більше »
Розподіл хі-квадрат
Без опису.
Новинка!!: Пристосованість (статистика) і Розподіл хі-квадрат · Побачити більше »
Регресійний аналіз
Регресі́йний ана́ліз — розділ математичної статистики, присвячений методам аналізу залежності однієї величини від іншої.
Новинка!!: Пристосованість (статистика) і Регресійний аналіз · Побачити більше »
Статистична значущість
Статистична значущість, p-рівень або p-значення результату в статистиці являє собою оцінку міри впевненості в його «істинності» (у розумінні «репрезентативності вибірки»).
Новинка!!: Пристосованість (статистика) і Статистична значущість · Побачити більше »
Статистична модель
Статисти́чна моде́ль — абстрактна схема відношень між величинами, що характеризують властивості реального процесу, розробка якої здійснюється неформальним шляхом.
Новинка!!: Пристосованість (статистика) і Статистична модель · Побачити більше »
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.
Новинка!!: Пристосованість (статистика) і Функція пристосованості · Побачити більше »
Математичне сподівання
Математи́чне сподіва́ння, середнє значення — одна з основних числових характеристик кожної випадкової величини.
Новинка!!: Пристосованість (статистика) і Математичне сподівання · Побачити більше »
Дисперсійний аналіз
Дисперсійний аналіз (analysis of variance (ANOVA)) являє собою статистичний метод аналізу результатів, які залежать від якісних ознак.
Новинка!!: Пристосованість (статистика) і Дисперсійний аналіз · Побачити більше »
Інформаційний критерій Акаіке
Інформаційний критерій Акаіке (ІКА, Akaike information criterion, AIC) — це міра відносної якості статистичних моделей для заданого набору даних.
Новинка!!: Пристосованість (статистика) і Інформаційний критерій Акаіке · Побачити більше »
