Czy to może być przypadek?
Część sekcji Statystyka w uczeniu maszynowym ścieżki Machine Learning w Coddy. Lekcja 43 z 64.
Pięciu czytelników kroju bezszeryfowego pokonało pięciu czytelników kroju szeryfowego o 6.6 sekundy. Gdyby krój pisma niczego nie zmieniał, dowolny czas mógłby znaleźć się w każdej grupie. Potasuj wyniki, aby to zobrazować:
rng.permutation(a) zwraca potasowaną kopię. Powtórz to 1000 razy i zachowaj każdą pozorną różnicę:
serif = np.array([52, 47, 58, 50, 55])
sans = np.array([45, 49, 41, 50, 44])
pooled = np.concatenate([serif, sans])
rng = np.random.default_rng(4)
diffs = []
for i in range(1000):
shuffled = rng.permutation(pooled)
diffs.append(shuffled[5:].mean() - shuffled[:5].mean())Różnice szans skupiają się wokół 0; ta rzeczywista znajduje się blisko krawędzi. To test permutacyjny.
Zanim uznasz, że jeden model przewyższa drugi, sprawdź, czy losowe tasowanie rzadko powoduje tak dużą różnicę.
Wyzwanie
ŚredniPsy uczyły się siadać na dwa sposoby: clicker i treats zawierają sesje każdego psa. Kod początkowy tworzy rng i shuffles.
- Oblicz rzeczywistą różnicę: średnia dla treats minus średnia dla clicker.
- Połącz
clicker, a następnietreats; tasujshufflesrazy, podziel przylen(clicker), zachowaj taki sam kierunek każdej fikcyjnej różnicy; nie wykonuj żadnych innych losowań. - Wyświetl rzeczywistą różnicę, pierwszą fikcyjną różnicę, najmniejszą i największą, z dokładnością do 2 miejsc po przecinku.
Dla innych psów:
Real difference: 3.0
First shuffle: -1.0
Smallest shuffled: -3.33
Largest shuffled: 3.67Spróbuj swoich sił
import numpy as np
# Liczba sesji treningowych, których każdy pies potrzebował, aby nauczyć się komendy "sit"
clicker = np.array([9, 12, 8, 11, 10, 7, 13])
treats = np.array([14, 11, 15, 12, 16, 13])
# Nie zmieniaj poniższych wierszy
rng = np.random.default_rng(12)
shuffles = 1000
# Napisz swój kod poniżej
Ta lekcja zawiera krótki quiz. Zacznij lekcję, żeby na niego odpowiedzieć i śledzić swoje postępy.
Wszystkie lekcje w sekcji Statystyka w uczeniu maszynowym
1Położenie i rozproszenie
Średnia i medianaPercentyle i kwartyleWariancja i odchylenie standardowePróba czy populacja?Najczęściej występująca wartośćPodsumowanie: czasy dostaw4Próby i populacje
Populacja i próbaŚrednie z prób się różniąRozkład próbkowaniaWiększe próby, mniej szumuPodsumowanie: ankietowanie mieszkańców2Rozkłady
Histogramy gęstościKształty danychKrzywa normalnaReguła 68-95-99,7Wyniki standaryzowane (Z-scores)Podsumowanie: czas pracy baterii5Obserwacje odstające
Wykresy pudełkoweReguła IQRReguła Z-scorePostępowanie z obserwacjami odstającymiPodsumowanie: błędy czujników8Porównywanie grup
Wykresy pudełkowe według grupRóżnica średnichCzy to może być przypadek?Wartości pTest tPodsumowanie: test A/B3Prawdopodobieństwo przez symulację
Prawdopodobieństwo jako częstośćPrawo wielkich liczbSumy oczekWartość oczekiwanaPrawdopodobieństwo warunkowePodsumowanie: szanse na stoisku z kośćmi6Relacje
Odczytywanie wykresów punktowychKorelacjaMacierz korelacjiMapy cieplne korelacjiKorelacja nie oznacza przyczynowościPodsumowanie: lody i słońcePoćwicz samodzielnie: Kompilator Python online