Тақырыптар

Сандық және статистика

Probability and Statistics · 60 мақала

  1. Байес ықтималдығы: түсіндірме және қолданылуы

    Байес ықтималдығы: білімді, сенімді сандық өрнектеу. Гипотезалармен жұмыс, алдын ала және кейіннен алынған ықтималдықтар. Статистика, логика.

    #1064 · 3 мин оқу

  2. Сайып келгенде, бұл мақала статистикадағы орналасу параметрін анықтайды. Жер орналасу параметрінің статистикалық анықтамасы

    Статистикада орналасқан параметр – ықтималдық таралудың қалыптасуын анықтайтын өлшем. Бұл параметр таралудың жылжуына жауап береді, мысалы қалыпты таралуда.

    #4209 · 1 мин оқу

  3. Статистикада ықтималдық принципі

    Статистикада ықтималдық принципі: үлгідегі параметрлер туралы барлық ақпарат ықтималдық функциясында жатыр. Модельдерді бағалауда маңызды!

    #4311 · 2 мин оқу

  4. Қалыпты үлестірім және оның қасиеттері

    Ықтималдықтар таралуы: қалыпты (Гаусс) таралу – сандық айнымалылар үшін маңызды. Орташа, стандарттық ауытқу, және орталық шектеу теоремасы туралы біліңіз.

    #5176 · 9 мин оқу

  5. Статистикалық модельдер: математикалық негіздері мен қолданылуы

    Статистикалық модельдер: математикалық ұғым, деректерді жасау процесін көрсетеді. Гипотеза тестілеу, бағалау және статистикалық қорытындының негізі.

    #6695 · 4 мин оқу

  6. Статистикалық модельдерде ықтималдық функциясы

    Ықтималдық функциясы: статистикалық модельдердегі параметрлерді бағалау, макс. ықтималдық әдісі, Bayesian статистикасы. Деректерді талдау үшін маңызды!

    #10585 · 6 мин оқу

  7. Теріс екімүшелік таралым

    Теріс биномдық үлесім: саңылаулар санының ықтималдық таралуы, сәттілік саны белгілі болғандағы тәуелсіз тәжірибелер. Статистика, теория, мысалдар.

    #10637 · 6 мин оқу

  8. Байес тұжырымдамасы: Статистикалық шешімдерді жаңарту әдісі

    Байес статистикасы: Бұл мақалада Байес теоремасының көмегімен гипотезаның ықтималдығын жаңарту, алдын ала білімді пайдалану қарастырылады. Статистика, ғылымда қолданылады.

    #11625 · 13 мин оқу

  9. Парето таралымы: қасиеттері мен қолданылуы

    Парето таралуы: математикалық модель, α көрсеткіші, байлық үлестіру, Lindy эффектісі. Құбылысты түсіндіру және қолдану жолдары туралы біліңіз.

    #12407 · 4 мин оқу

  10. Логнормальды таралым: теория және қолданылуы

    Логнормалды таралым: математика, экономика, медицинада қолданылатын, логарифмі нормалды үлестірімді айнымалы. Оң мәндерді ғана қабылдайды.

    #23711 · 6 мин оқу

  11. Статистикалық модельдің параметрлерін бағалау әдісі

    Статистикада максималды ықтималдық әдісі – бақыланған деректер негізінде үлгінің параметрлерін бағалау тәсілі. Ықтималдық функциясын максималдау арқылы қолданылады.

    #45212 · 6 мин оқу

  12. Статистикалық жеткіліктілік принципі

    Статистикада жеткілікті статистика – параметрді бағалау үшін үлгіден алынған қосымша ақпаратты бермейтін шама. Фишердің 1920 жылғы қағидасы.

    #45219 · 4 мин оқу

  13. Томас Бейес: Ықтималдықтар теориясының негізін қалаушысы

    Томас Бейес – ағылшын саяхатшысы, философияшы және дін қызметкері. Бейес теоремасын жасағанмен танымал. Қателіктерді бағалауға арналған ықтималдық туралы біліңіз.

    #47007 · 2 мин оқу

  14. Статистикалық интервалдық бағалау әдістері

    Статистикада интервалдық бағалау – параметрді бағалау үшін үлгі деректерін қолдану. Сенімділік интервалдары, ықтималдық интервалдары қарастырылады.

    #49809 · 6 мин оқу

  15. Логит функциясы және оның статистикадағы қолданысы

    Логит функциясы: статистикадағы маңызы, қолданылуы, машиналық оқудағы ролі. Логистік регрессия, байланыс функциясы, ықтималдықтарды трансформациялау.

    #52355 · 2 мин оқу

  16. Статистикада толықтық ұғымы

    Статистикада толықтық – параметрленген модельдегі деректерге қатысты статистикалық қасиет. Толық статистика кез келген таралымды болжай алады.

    #57125 · 2 мин оқу

  17. Вейбулл таралымы: теория және қолданылуы

    Вейбулл таралуы – үздіксіз ықтималдық таралу, уақытқа қатысты деректерді (жұлу уақыты, жаңбыр мөлшері) модельдеуге қолданылады. Математик Вейбулл еңбектері.

    #59452 · 2 мин оқу

  18. Бета үлестірілімі: қасиеттері мен қолданылуы

    Бета бөлшемі: қанағаттылық теориясы мен статистикадағы [0,1] аралығындағы үлестірім. α және β параметрлері, Байес қорытындысы, үлестерді модельдеу.

    #59476 · 6 мин оқу

  19. Гаусс функциясы: математикалық сипаттама және қолданылуы

    Гаусс функциясы: математикадағы маңызды функция, қалыпты таралымды, сигнал өңдеуді, бейне өңдеуді сипаттайды. Параметрлер, қолданылу аймақтары туралы біліңіз.

    #66417 · 4 мин оқу

  20. Жалпыланған экстремалдық мән таралуының ерекше жағдайы

    Гумбель таралымы: экстремалды мәндерді модельдеу, дақылдарды болжау, су тасқыны сияқты табиғи апаттарды бағалау. Қолданысы мен теориясы туралы мақала.

    #70765 · 2 мин оқу

  21. Гаусс процесі: сандық модельдеудегі қолданысы

    Гаусс процесі: сандық модельдеуде қолданылатын, нормалды таралымға негізделген ықтималдық процесі. Статистика, күйтаңбалар мен функцияларды талдауға көмектеседі.

    #75181 · 5 мин оқу

  22. Сандық ықтималдық үлестірімдерінің экспоненциалдық отбасысы

    Ықтималдық таралулардың экспоненциалдық отбасы – математикалық есептеулерге ыңғайлы, маңызды қасиеттері бар таралулар жиынтығы. Статистикада қолданылады.

    #81804 · 6 мин оқу

  23. Байес статистикасындағы шартты ықтималдық және постер априорі ықтималдық

    Байес статистикасындағы шартты ықтималдық, бұрынғы ықтималдықты жаңа мәліметтермен жаңарту арқылы постер ақтималдыққа қалай қолданылатынын қарастырады.

    #84932 · 1 мин оқу

  24. Вишарт таралуы: көп өлшемді гамма таралуының жалпыламасы

    Вишарт таралуы: көп өлшемді гамма таралуының жалпыламасы. Ковариациялық матрицаларды бағалауда маңызды, сандар теориясында қолданылады. Статистикадағы ашылу.

    #86061 · 2 мин оқу

  25. Байес статистикасының теориясы

    Байес статистикасы – ықтималдықты сенім деңгейі ретінде қарастыратын теория. Алдыңғы білімді ескереді, Bayes теоремасы арқылы деректерді жаңартады.

    #92308 · 3 мин оқу

  26. Параметрленген ықтималдық үлестірімдерінің индексін көрсететін шама

    Статистикада параметрлер – популяцияны сипаттайтын шамалар. Бұл мақалада параметрленген үлесімдер отбасы, параметрлердің ролі мен статистикалық маңызы жайлы ақпарат бар.

    #94029 · 2 мин оқу

  27. Сандық модельдер және ықтималдық графиктер

    Графиктік модельдер: ықтималдық тәуелділіктерді көрсететін құрал. Байес желілері, Марков алаптары – машиналық оқу, статистикада қолданылады.

    #100057 · 2 мин оқу

  28. Белгісіз шаманың ықтималдық таралуы

    Байес статистикасындағы бастапқы ықтималдық таралу: белгісіз шамаларға қатысты болжамдар, жаңа деректермен жаңарту, соңғы ықтималдық.

    #104233 · 6 мин оқу

  29. Логистикалық таралым: теория және қолданыстары

    Логистикалық таралым – үздіксіз ықтималдық таралым. Логистикалық регрессия, нейрондық желілерде қолданылады, қалыпты таралымнан ауыр құйрықтарымен ерекшеленеді.

    #114320 · 3 мин оқу

  30. Статистикадағы қалыпты ықтималдық кестесі

    Нормалық ықтималдық кестесі: деректерді нормалдылықтан ауытқуды анықтау, қиықтық, бұрыстық, сыртқы мәндерді табуға көмектеседі. Статистикалық анализ үшін!

    #114375 · 1 мин оқу

  31. Көрінбейтін ықтималдық тығыздық функциясын бағалау: сигналды өңдеу тұжырымдамасы

    Жасырын ықтималдық тығыздық функциясын бағалау, деректерге негізделген статистикалық модельдер, гистограмма, кластерлік талдау туралы мағлұмат.

    #115822 · 1 мин оқу

  32. Интегралдарды жуықтау әдісі: Лаплас әдісі және оның кеңейтімдері

    Лаплас әдісі: интегралдарды жуықтау, ықтималдық есептеулерде қолданылуы, және баяндамалық тұрақтыны шамалау. Математикалық тәсілдер мен статистикалық анализ.

    #128439 · 2 мин оқу

  33. Үшбұрышты таралым: қасиеттері және қолданылуы

    Үшбұрышты таралым: қасиеттері, қолданылуы, а, b, c параметрлері. Статистика, ықтималдық теориясындағы маңызды таралым түрлері. PDF, CDF формулалары.

    #131289 · 2 мин оқу

  34. Қосымша статистика: анықтамасы, қасиеттері және қолданылуы

    Көмекші статистика – модель параметрларына тәуелсіз үлгінің өлшемі. Ол болжам аралықтарын құруға, статистикалық тәуелсіздікті дәлелдеуге қолданылады.

    #132186 · 1 мин оқу

  35. Статистикада калибрлеу: мағынасы мен қолданылуы

    Статистикада калибровка: регрессияға кері процесс, жіктеуде класс мүшелігін бағалау, модельді дұрыс орнату. Нақтылықты арттыру үшін қолданылады.

    #140167 · 1 мин оқу

  36. Қалыпты үлестірімдерде масштаб параметрі

    Ықтималдық теориясындағы масштаб параметрі – бұл таралудың шашырауын анықтайтын сандық параметр. Стандартты қателік, орналасқан параметрі туралы мағлұмат.

    #143718 · 1 мин оқу

  37. Статистикалық интервал: Халықтың белгілі бір үлесін қамтитын ауқым

    Статистикалық интервал (TI): популяцияның белгілі бір үлесін қамтитын, сенімділік деңгейі бар сандық диапазон. Пайыздық мазмұн, жабылу, жоғарғы шектер талданды.

    #148692 · 4 мин оқу

  38. Статистикалық араласу модельдері

    Статистикалық модельдер: популяция ішіндегі топтарды анықтау, кластерлік талдау және тығыздық бағалау үшін қолданылады. Құрамына қарай деректер емес!

    #153600 · 9 мин оқу

  39. Көрінбейтін айнымалының ықтималдық таралуы: кері ықтималдықтан Bayesian ықтималдығына қарай даму

    Ықтималдық теориясында "кері ықтималдық" – байқауға келмейтін айнымалының ықтималдық үлестірілуі. Байес ықтималдығының тарихы, анықтамалары мен даму жолы.

    #158453 · 2 мин оқу

  40. Маңызды емес параметрлер: Статистикалық модельдегі қосымша факторлар

    Статистикада "қосымша параметр" – негізгі мақсатыңызға тікелей қатысы жоқ, бірақ гипотеза тексеру үшін ескерілуі тиіс параметр. Мысалдар мен қолданылуы.

    #166861 · 2 мин оқу

  41. Байес ықтималдығында шеттік ықтималдық

    Байес теориясында маңыздылық ықтималдығы – параметрлер бойынша интегралданып алынған ықтималдық функциясы. Модельді дәлелдеу, қалыпқа келтіру тұрақтысы ретінде қолданылады.

    #166885 · 1 мин оқу

  42. Статистикадағы сенім аймағы: анықтама және қолданылуы

    Статистикада сенім аймағы – бұл сенім интервалының көп өлшемді жалпыламасы. Дәлдік пен қателіктерді бағалауға көмектеседі, параметрлерді есептеуде қолданылады.

    #174107 · 1 мин оқу

  43. Көпмодалы таралымдар

    Көпмодалы таралым: бірнеше максимумға ие ықтималдық таралым. Статистикадағы маңызды түсінік, санаттық, үздіксіз және дискретті деректерде кездеседі.

    #177261 · 5 мин оқу

  44. Дирихле таралымы: қасиеттері мен қолданылуы

    Дирихле таралымы: салмақтардың көпөлшемді бета таралымы, сандары [0,1] аралығындағы векторлар. Байес статистикасында жиі қолданылады.

    #182931 · 6 мин оқу

  45. Деректер жиынтығында ең көп кездесетін мән және музыка теориясындағы "ла́дтар"

    Статистикадағы мода: деректер жиынында ең көп кездесетін мән. Құрамы, қалай анықталады, және қалыпты таралымдағы рөлі туралы біліңіз.

    #216673 · 5 мин оқу

  46. Қателік функциясының кері функциясы - пробит функциясы

    Пробит функциясы – қалыпты үлестірімге кері квантиль. Статистика, мәліметтерді талдау, және машиналық оқуда қолданылады. Бинарлық регрессия үшін маңызды.

    #242048 · 3 мин оқу

  47. Байес статистикасындағы шешім қағидаларының жіктелуі

    Байес статистикасындағы қабылданған шешім қағидасы – ең жақсы шешімді табуға көмектеседі. Бұл қағида бұрынғы ықтималдық таралуға негізделген.

    #250250 · 3 мин оқу

  48. Ақпаратты іздеуде кездейсоқтықтан ауытқу моделі

    Ақпаратты іздеудегі рандомдықтан ауытқу – ықтималдық модель, құжаттардағы ақпарат мөлшерін анықтайды. Гартердің 2 Пуассон индекстеу моделіне негізделген.

    #252526 · 4 мин оқу

  49. Джеффрис алдынғы таралуы: координаттарға тәуелсіздік және қолданылуы

    Джеффрис априорлы баяндамасы – бұл координаттар өзгеруіне қарамастан, параметрлерді бағалау үшін қолданылатын бейтарап алдын ала тарату. Бұл салмақты параметрлерге өте қолайлы.

    #262638 · 3 мин оқу

  50. Байес желілерінде шамамен кедергі техникасы

    Байес желілеріндегі шамаменді кедергілерді жою әдісі – VMP. Экспоненциалдық отбасынан шыққан түйіндердегі шамаменді есептеулер, хабар алмасу және статистикалық күтулер.

    #313061 · 1 мин оқу

  51. Модельдерді таңдау критерийі: Байес ақпараттық критерийі

    Байес критериі (BIC) – модельдерді таңдау құралы. Үлгілерді салыстыру, артық параметрлерді болдырмау үшін қолданылады. AIC-мен ұқсас, бірақ нақтырақ.

    #313967 · 2 мин оқу

  52. Байес сүзгісі: ықтималдықтарды рекурсивті бағалау әдісі

    Байес сүзгісі: ықтималдықтарды есептеу арқылы роботтардың орнын анықтауға көмектесетін алгоритм. Машиналық оқу, статистика, PDF жаңарту.

    #323377 · 1 мин оқу

  53. Delta method

    #340916 · 1 мин оқу

  54. Параметрлік кеңістік: математикалық модельдер мен геометриядағы қолданыстары

    Параметр кеңістігі: математикалық модельдердегі параметрлер жиыны, салмақ кеңістігі. Статистикада ықтималдық үлестірімдерін бағалау үшін қолданылады.

    #345289 · 2 мин оқу

  55. Асимптотикалық таралымдар және олардың статистикалық жуықтаулары

    Асимптотикалық таралым – математика мен статистикадағы маңызды ұғым. Санақ өскенде таралымдардың лимитке жақындасуын, салмақты шамаларды жуықтауды қамтиды.

    #354126 · 1 мин оқу

  56. Байес модельдерін таңдаудағы девианттық ақпараттық критерий (DIC)

    Байес модельдерін таңдаудағы DIC (девианттық ақпараттық критерий) туралы. MCMC симуляциясы, AIC-ге қатысты, үлкен үлгілерде қолданылады. Жақсы модельді анықтауға көмектеседі.

    #361784 · 1 мин оқу

  57. Актуарилық математикадағы сенімділік теориясы

    Актуарилық математика: Сенімділік теориясы қауіп-қатер сыйақыларын анықтауға арналған. Байес статистикасы, сыртқы тәжірибе негізінде сақтандыру талаптарын болжау.

    #426730 · 6 мин оқу

  58. Деректер жиынтығында күтілмеген дисперсияның болуы

    Статистикадағы артық дисперсия: күтілгеннен жоғары айырмашылық. Модельдерді бағалау, деректерді талдау және эмпирикалық байқауларға сәйкес келу туралы ақпарат.

    #428889 · 4 мин оқу

  59. Жартылай параметрлік статистикалық модельдер

    Жартылай параметрлік модельдер: статистикада параметрлік және параметрлік емес компоненттердің үйлесімі. Модельдердің түрлері мен қасиеттері туралы біліңіз.

    #441477 · 1 мин оқу

  60. Von Mises–Fisher distribution

    #500196 · 2 мин оқу