Публикации по теме 'statistics'


Оптимизация ваших стратегий с помощью подходов, выходящих за рамки A/B-тестирования
В мире цифрового маркетинга конкуренция жесткая. Каждая компания хочет создать маркетинговую стратегию с наивысшей ценностью — увеличение удержания клиентов, повышение удовлетворенности клиентов или архивирование других бизнес-целей. Однако идеальной маркетинговой стратегии, подходящей для всех клиентов, не существует. Вместо этого мы можем попытаться разработать улучшенную версию нашей маркетинговой стратегии. Вот почему в игру вступает A/B-тестирование. В двух словах, A/B-тестирование..
A/B-тестирование с помощью процедуры Холма ⚖
Несколько постов назад мы говорили об A/B-тестировании с множественными метриками . Мы использовали знаменитую поправку Бонферрони , чтобы контролировать нашу частоту ошибок в семье при выполнении нескольких тестов. Метод Бонферрони широко используется из-за его простоты и широкой применимости. Мы знаем, что его самым большим недостатком является то, что это консервативный тест. Вывод, который выдерживает корректировку Бонферрони, является заслуживающим доверия результатом..
SVD — Разложение по сингулярным значениям с использованием python
Пожалуйста, обратитесь к блокноту — краткая демонстрация сжатия данных с использованием библиотек Python. Здесь я использую SVD для сжатия изображения. Можно использовать одни и те же коды для сжатия любого формата данных/всего, что может быть представлено в виде числовой матрицы. Это связано с PCA — поскольку сжатие — это не что иное, как проецирование исходных данных на главные компоненты. Основные компоненты - это не что иное, как ортогональный набор векторов, которые объясняют..
Введение в MCMC
Что такое приближения Монте-Карло и как работает алгоритм Метрополиса? В наши дни в моде вероятностное моделирование, но когда я впервые узнал о нем, меня всегда беспокоило одно. Многие методы байесовского моделирования требуют вычисления интегралов, и любые рабочие примеры, которые я видел, похоже, использовали распределения Гаусса или Бернулли по той простой причине, что это становится аналитическим кошмаром (или даже трудноразрешимым), если вы попытаетесь использовать что-то более..
Статистика с точки зрения муравья: логистическая регрессия — мощный инструмент прогнозного моделирования
Введение Логистическая регрессия — это статистический метод, используемый для анализа данных и прогнозирования на основе исторических наблюдений. Это популярный инструмент в науке о данных и машинном обучении из-за его универсальности и простоты реализации. В этой статье мы познакомим вас с основами логистической регрессии и объясним, как ее можно использовать для прогнозного моделирования. Логистическая регрессия — это тип регрессионного анализа, который используется для..
Hi,
Hi, Спасибо за отличное исследование. У меня вопрос. Функция потерь $$ \ sum_ {i = 1} ^ N [-ln (- \ frac {(f_i ^ a - f_i ^ p) ²} {\ beta} + 1 + \ epsilon) -ln (- \ frac {N - ( f_i ^ a -f_i ^ n) ²} {\ beta} + 1 + \ epsilon)] $$ это сумма $$ [-ln (- \ frac {(f_i ^ a - f_i ^ p) ²} {\ beta} + 1 + \ epsilon) -ln (- \ frac {N - (f_i ^ a -f_i ^ n) ² } {\ beta} + 1 + \ epsilon)] $$ по каждому измерению i. Находясь в коде, кажется, вы сначала вычисляете $$ \ sum_ {i = 1} ^ N || f_i..
Упрощенная ошибка типа I и типа II - пример вакцины против COVID
Визуализация матрицы путаницы без путаницы Я твердо убежден, что визуальная интерпретация концепций имеет более длительный период сохранения, чем традиционный подход. Уверяю вас, когда вы закончите читать этот блог, вы получите кристально ясное понимание ошибок типа I и типа II. Начнем с преамбулы о проверке гипотез: Что такое проверка гипотез и зачем она нам нужна? Любое существующее убеждение / позиция по умолчанию / статус-кво / общее утверждение, относящееся к параметру..