Телеграмм чат группы datasciencecourse страница 4651

parrot.ru

Рейтинг популярных групп и каналов

В рейтинге участвует:

групп:

каналов:

Виртуальный сервер на SSD - недорого!

Аренда выделенных и виртуальных серверов (VDS/VPS), хостинг, аренда IP-адресов, администрирование, круглосуточная поддержка

qwarta.ru подробнее

Резервное копирование с проверкой на вирусы!!!

Удобный сервис создания резервных копий на любой сервер сети интернет. Отслеживайте изменения, проверяйте на вирусы. Надежно защитите свой бизнес!

go.backupland.com

Выбираете сервер? Любая конфигурация на заказ!

Аренда физических серверов любых конфигураций под любые запросы - 1С бухгалтерия, игровые сервера, нагруженные проекты, интернет-магазины!

qwarta.ru подробнее

Size: a a a

Machine learning

7658 membersпожаловаться на группу

2021 January 16

АГ

Артём Глазунов... in Machine learning

Ребят, что делает однофакторный анализ?
Проверят несколько групп на схожесть между собой или выясняет влияние одного фактора на целевую переменную?

Если про anova, то, грубо, сравнивает среднее в нескольких группах. Смотрит отличия групп по f тесту, если отношение межгруповой дисперсии к внутригруповой больше критического значения, то фактор влияет стат значимо.

источник

20:20пожаловаться #1

А

Алиса in Machine learning

А разве фишка однофакторного дисперсионного анализа не в том, что проверяется нулевая гипотеза о равенстве средних двух и более выборок?

Нее, прикол в том, что он может сравнивать больше чем 2 группы, что удобней

источник

20:21пожаловаться #2

АГ

Артём Глазунов... in Machine learning

Нее, прикол в том, что он может сравнивать больше чем 2 группы, что удобней

Ищет хоть одно отличие в нескольких группах по фактору, тоже так, наверное можно сказать

источник

20:21пожаловаться #3

AR

Anton Rogozin in Machine learning

Нее, прикол в том, что он может сравнивать больше чем 2 группы, что удобней

А, точно, подзабыл, что несколько групп можно)

источник

20:22пожаловаться #4

И

Илья in Machine learning

Артём Глазунов

Если про anova, то, грубо, сравнивает среднее в нескольких группах. Смотрит отличия групп по f тесту, если отношение межгруповой дисперсии к внутригруповой больше критического значения, то фактор влияет стат значимо.

просто так сранно, открываю эту ссылку и там вроде на первах строках другое написанно
https://r-analytics.blogspot.com/2013/04/blog-post.html

R: Анализ и визуализация данных

Двухфакторный дисперсионный анализ

Рассматривается выполнение двухфакторного дисперсионного анализа в системе статистических вычислений R.

источник

20:23пожаловаться #5

АГ

Артём Глазунов... in Machine learning

просто так сранно, открываю эту ссылку и там вроде на первах строках другое написанно
https://r-analytics.blogspot.com/2013/04/blog-post.html

R: Анализ и визуализация данных

Двухфакторный дисперсионный анализ

Рассматривается выполнение двухфакторного дисперсионного анализа в системе статистических вычислений R.

Это и подразумевается, мы смотрим по тесту, если нулевая гипотеза отвергается в пользу альтернативы, то фактор влияет значимо

источник

20:25пожаловаться #6

АГ

Артём Глазунов... in Machine learning

Количественная переменная поделена на группы по значениям фактора. В случае 2 групп это привычный АБ тест, когда фактор не бинарный, то тут уже f тест.

источник

20:28пожаловаться #7

АГ

Артём Глазунов... in Machine learning

Если факторов несколько то уже другая теория

источник

20:29пожаловаться #8

АГ

Артём Глазунов... in Machine learning

Хотя можно и несколько однофакторных сделать, а потом применять поправку на множественную проверку для итогового вывода, по идее

источник

20:30пожаловаться #9

АГ

Артём Глазунов... in Machine learning

просто так сранно, открываю эту ссылку и там вроде на первах строках другое написанно
https://r-analytics.blogspot.com/2013/04/blog-post.html

R: Анализ и визуализация данных

Двухфакторный дисперсионный анализ

Рассматривается выполнение двухфакторного дисперсионного анализа в системе статистических вычислений R.

https://en-wikipedia-org.turbopages.org/en.wikipedia.org/s/wiki/Analysis_of_variance

en.wikipedia.org

Analysis of variance

Analysis of variance (ANOVA) is a collection of statistical models and their associated estimation procedures (such as the "variation" among and between groups) used to analyze the differences among group means in a sample. ANOVA was developed by the statistician Ronald Fisher. The ANOVA is based on the law of total variance, where the observed variance in a particular variable is partitioned into components attributable to different sources of variation.

источник

20:36пожаловаться #10

АГ

Артём Глазунов... in Machine learning

Тут неплохо, кстати про него

источник

20:37пожаловаться #11

И

Илья in Machine learning

Артём Глазунов

Тут неплохо, кстати про него

Правильно ли я понял, что при однофакторном анализе, мы проверяем схожесть между групп по среднему значению в них (если грубо) и если они разные, то фактор значит влияет
А при многофакторном анализе мы уже смотрим, как каждый из признаков влияет на целевую переменную?

источник

20:43пожаловаться #12

K

K-S in Machine learning

Правильно ли я понял, что при однофакторном анализе, мы проверяем схожесть между групп по среднему значению в них (если грубо) и если они разные, то фактор значит влияет
А при многофакторном анализе мы уже смотрим, как каждый из признаков влияет на целевую переменную?

"влияет" - все же не совсем корректный термин. Вернее будет сказать "взаимосвязаны". В многофакторной ANOVA проверяется сразу несколько нулевых гипотез. Скажем, при двухфакторной, проверяется три нулевых гипотезы: 1) о равенстве средних переменной А для всех групп фактора Х 2) о равенстве средних переменной Б для всех групп фактора Х 3) о наличии комбинированного эффекта переменных А и Б

источник

20:57пожаловаться #13

АГ

Артём Глазунов... in Machine learning

"влияет" - все же не совсем корректный термин. Вернее будет сказать "взаимосвязаны". В многофакторной ANOVA проверяется сразу несколько нулевых гипотез. Скажем, при двухфакторной, проверяется три нулевых гипотезы: 1) о равенстве средних переменной А для всех групп фактора Х 2) о равенстве средних переменной Б для всех групп фактора Х 3) о наличии комбинированного эффекта переменных А и Б

Тут согласен, что причина, а что следствие мы не знаем.

источник

21:05пожаловаться #14

АГ

Артём Глазунов... in Machine learning

Правильно ли я понял, что при однофакторном анализе, мы проверяем схожесть между групп по среднему значению в них (если грубо) и если они разные, то фактор значит влияет
А при многофакторном анализе мы уже смотрим, как каждый из признаков влияет на целевую переменную?

Мы ищем какие-то отличия. Наша нулевая гипотеза, что отличий нет. Если отличия в группах есть, к примеру рост у мужчин и женщин. Значит рост связан с полом.

источник

21:07пожаловаться #15

АГ

Артём Глазунов... in Machine learning

И эта связь стат значима

источник

21:07пожаловаться #16

АГ

Артём Глазунов... in Machine learning

Если нулевая гипотеза отвергается

источник

21:08пожаловаться #17

АГ

Артём Глазунов... in Machine learning

С нужным нам уровнем значимости, к примеру 5 проц

источник

21:08пожаловаться #18

AO

Alex Ololo in Machine learning

подскажите. есть тензор 1/1/128/128. как мне его уменьшить до 1/1/64/64?
resize_? он просто обрежет или как вычисляет средние?

источник

21:09пожаловаться #19

АГ

Артём Глазунов... in Machine learning

подскажите. есть тензор 1/1/128/128. как мне его уменьшить до 1/1/64/64?
resize_? он просто обрежет или как вычисляет средние?

Там в торче view же, и что значит уменьшить?

источник

21:10пожаловаться #20