Обсуждение участника:Riabenko

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м
м
 
(19 промежуточных версий не показаны.)
Строка 1: Строка 1:
[http://isi.cbs.nl/glossary/index.htm Глоссарий статистических терминов ISI]
[http://isi.cbs.nl/glossary/index.htm Глоссарий статистических терминов ISI]
 +
== Категоризация статей ==
-
М-оценки – широкий класс статистических оценок, доставляющих минимум суммы каких-либо функций от данных. М-оценками являются, в частности, оценки [[Метод наименьших квадратов|наименьших квадратов]], а также многие оценки [[Метод наибольшего правдоподобия|максимального правдоподобия]].
+
Женя, я вижу, ты активно работаешь над улучшением статей по статистике. Старайся уделять внимание категоризации статей, которые правишь. Необходимым является наличие хотя бы одной категории в статье, но их может быть и несколько. Подробнее о категоризации можно прочитать здесь: [[MachineLearning:Категоризация]]. И вообше, не стесняйся спрашивать, если нужна помощь или что-то не понятно. :) --[[Участник:Yury Chekhovich|Yury Chekhovich]] 22:17, 17 мая 2010 (MSD)
 +
: Хорошо, спасибо! --[[Участник:Riabenko|Riabenko]] 11:03, 25 мая 2010 (MSD)
 +
== Курсы Воронцова ==
-
== Категоризация статей ==
+
Женя, привяжи, пожалуйста, страницы курсов Воронцова Статистический анализ данных за разные годы к проекту. Сейчас они — [[Special:Lonelypages|страницы-сироты]]. --[[Участник:Yury Chekhovich|Yury Chekhovich]] 10:21, 9 марта 2014 (MSK)
-
Женя, я вижу, ты активно работаешь над улучшением статей по статистике. Старайся уделять внимание категоризации статей, которые правишь. Необходимым является наличие хотя бы одной категории в статье, но их может быть и несколько. Подробнее о категоризации можно прочитать здесь: [[MachineLearning:Категоризация]]. И вообше, не стесняйся спрашивать, если нужна помощь или что-то не понятно. :) --[[Участник:Yury Chekhovich|Yury Chekhovich]] 22:17, 17 мая 2010 (MSD)
 
-
: Хорошо, спасибо! --[[Участник:Riabenko|Riabenko]] 11:03, 25 мая 2010 (MSD)
+
<tex>\mathbb{D}X</tex>
 +
 
 +
<tex>\mathbb{E}X</tex>
 +
 
 +
 
 +
<tex>\LARGE P\left(A\left|B\right.\right) = \frac{P(A)P\left(A\left|B\right.\right)}{P(B)}, <br>
 +
P(B) = P\left(B\left|A\right.\right)P(A) + P\left(B\left|\bar{A}\right.\right)P(\bar{A}) = 0.8\cdot0.01 + 0.096\cdot0.99 = 0.10304, <br>
 +
P\left(A\left|B\right.\right) = \frac{0.01\cdot0.8}{0.10304}\approx 0.078</tex>

Текущая версия

Глоссарий статистических терминов ISI

Категоризация статей

Женя, я вижу, ты активно работаешь над улучшением статей по статистике. Старайся уделять внимание категоризации статей, которые правишь. Необходимым является наличие хотя бы одной категории в статье, но их может быть и несколько. Подробнее о категоризации можно прочитать здесь: MachineLearning:Категоризация. И вообше, не стесняйся спрашивать, если нужна помощь или что-то не понятно. :) --Yury Chekhovich 22:17, 17 мая 2010 (MSD)

Хорошо, спасибо! --Riabenko 11:03, 25 мая 2010 (MSD)

Курсы Воронцова

Женя, привяжи, пожалуйста, страницы курсов Воронцова Статистический анализ данных за разные годы к проекту. Сейчас они — страницы-сироты. --Yury Chekhovich 10:21, 9 марта 2014 (MSK)


\mathbb{D}X

\mathbb{E}X


\LARGE P\left(A\left|B\right.\right) = \frac{P(A)P\left(A\left|B\right.\right)}{P(B)}, <br>
P(B) = P\left(B\left|A\right.\right)P(A) + P\left(B\left|\bar{A}\right.\right)P(\bar{A}) = 0.8\cdot0.01 + 0.096\cdot0.99 = 0.10304, <br>
P\left(A\left|B\right.\right) = \frac{0.01\cdot0.8}{0.10304}\approx 0.078

Личные инструменты