Нормальное Распределение за 6 Минут 

Спасибо! Рад слышать!:)

@@КиберПоц-щ8д как рассчитал вероятность по оси игрек?

@@mrn748 Для расчёта вероятности есть таблицы локальной и интегральной функций Лапласа

а у меня через 2 дня экзамен ты смогла сдать?

Офигеть вы двое умные, за день до экзамена это смотреть. Вариант только один - вы это уже знали и просто повторяете материал.

@@annam3533Или тупой Ютуб вместо нормального видео с Ваней Ургантом подсунул эту хрень девочке.

Да безусловно эту тему мы охватим в скором времени.;)

@@КиберПоц-щ8д спасибо большое! Очень жду)

Ого, на самом деле очень интересная тема. Я бы даже сказал, среди моих кентов - очень даже любимая тема. К сожалению к анализу данных она не близка. Сейчас я стараюсь тратить силы на то, чтоб писать видосы именно на тему дата саенса. Но когда у меня на канале буде хотя бы чуть-чуть приличное количество видео по дата саенсу - сделаю про мн. Мандельброта и фракталы обязательно, и скорее всего запрогаем их вместе!

Удачи, бро 👊

Чтобы узнать площадь под фигурой ограниченной двумя значениями x условно говоря

мы используем функцию распределения для аппроксимации процесса, согласно этой функции есть вероятность отрицательных значений, потому что у функции есть своя область значений - от минус бесконечности до плюс бесконечности. Это не значит, что люди будут с отрицательным ростом, это также не значит, что люди будут с ростом 102029282929 сантиметров, это всего лишь область допустимых значений функции, которую мы используем для моделирования процесса

@@КиберПоц-щ8д да я понял, просто настроение поднять и комент написать для статистики канала

Он улетел только за пределы нарисованного графика, дальше нарисованной шкалы, настоящая ось не заканчивается. Ось игрек ведь сама по себе бесконечна, на графиках мы ее ограничиваем так, как нам удобно. Так как у новорожденных стандартное отклонение ниже, то и график получается иным: он сужается, но становится выше (как бы растягивается). Вот он стал настолько выше, что нашей нарисованной шкалы не хватило. Но вообще большое спасибо тебе за вопрос, в следующих видео буду внимательнее к таким вещам, чтоб не сбивать толку смотрящих.:)

@@КиберПоц-щ8д спасибо за разъяснение!

@@КиберПоц-щ8д наоборот хорошо, что графики были одинаковы. Была наглядна разница.

@@Saneeks Так я просто линию длиннее сделаю в следующий раз.:)

Привет! 1. Узнать нормальность распределние можно с помощью разных статистических методов: например подсчет критерия Колмогорова-Смирнова (это будет численная проверка), или можно построить КК график (QQ plot). 2. После проверки на нормальность можно провести статистический тест на двух выборках (t-критерий Стьюдента, например). Тест скажет значительно ли отлична твоя контрольная группа от эксперементальной. 3. Узнать нормальность распределения тебе нужно для того, чтоб ты мог быть увереным, что ты можешь применять текущий статистический тест. Например, t-критерий Сьтюдента тебе может сказать, что твои выборки пришли из одного и того же распределения, в том случае, если твои выборки подчиняются закону Нормального Распределения. То есть, ты сначала проверишь, нормальны ли твои данные, а потом проведешь тест. Если твои выборки не подчиняются Нормальному распределению, то нужно выбирать другой статистический тест.

Спасибо бро! В описании добавил помарку. Косяк замечен.

Это наезд такой?

Данное видео предназначено для людей, не имеющие почти никаких знаний в статистике.

@@fazexarizma5419 НР это частный случай распределения вероятностей, т.е. тем кто им интересуется, уже знают что такое вообще распределение вероятностей, как, естественно и более базовые понятия: что такое вероятность, среднее...

Если есть какие-нибудь моменты, над которыми посоветуешь поработать, чтоб было понятнее - буду рад услышать!

Площадь любой функции плотности вероятностей равна 1. Если перед тобой есть функция, у которой площадь не равна 1, то это точно НЕ функция плотности вероятностей. Так как площадь графика показывает нам, какова вероятность того, что наша случайная величина примет значение на отрезке от a до b. Если мы возьмем зa и b -∞ и +∞, то получается мы спрашиваем у функции: "Какова вероятность, что случайная величина примет ЛЮБОЕ значение",- а сумма вероятностей ВСЕХ допустимых значений - это 1. mathprofi.com/knigi_i_kursy/teoriya_veroyatnostey/2_4_3_funkciya_plotnosti_raspredeleniya.html

@@КиберПоц-щ8д, это понятное дело, но то что нормальное распределение относится к функции плотности вероятности, вот этого не знал. Думал просто красивый такой график просто, очень часто в графике используется.

Спасибо бро, каждому подписчику респект!

Уже в работе нового материала, шеф!

Ахаха, у меня 180, я чуть выше. )

183

178

201

А это статистика?

Я чисто по угару изучаю

Интегралом)

@@КиберПоц-щ8д а формула на этот интеграл? от какой функции интеграл брать?

Интеграл от функции распределения вероятностей. В данном случае интеграл функции нормального распределения.