Что такое аномалии и как их детектировать статистически?
Аномалиями называют наблюдения или события, которые существенно отклоняются от ожидаемого поведения.
Читать ответПодготовка к интервью
Разбирайте реальные вопросы, сверяйтесь с подробными ответами и готовьтесь по технологиям и компаниям.
Проверьте, насколько резюме подходит выбранной позиции, и получите рекомендации по улучшению.
Каталог
Аномалиями называют наблюдения или события, которые существенно отклоняются от ожидаемого поведения.
Читать ответВ типичном учебном примере одновершинного правосторонне скошенного распределения длинный правый хвост сильнее сдвигает среднее, чем медиану. Поэтому обычно ожидают среднее > медиана, а часто и мода < медиана < среднее.
Читать ответОшибка первого рода — это ложное срабатывание теста, когда мы отвергаем нулевую гипотезу, хотя она верна. Проще говоря, мы считаем, что есть эффект, когда его на самом деле нет.
Читать ответВ контексте расчёта выборки A/B-теста обычно речь о MDE — Minimum Detectable Effect, минимально обнаруживаемом эффекте.
Читать ответОбщего числа 100 000 недостаточно, даже если дополнительно известны доли аварий 90% и 10%. Нужно уточнить период наблюдения, состав сравниваемых групп и что именно измеряется.
Читать ответp-value — вероятность при верной нулевой гипотезе H₀ и выполнении предпосылок модели получить значение статистики теста не менее экстремальное, чем наблюдаемое.
Читать ответДисперсия останется прежней. Прибавление константы сдвигает все значения и среднее на одну величину, не изменяя разброс относительно среднего.
Читать ответНулевая гипотеза (H₀) — исходное утверждение, относительно которого строится статистическая проверка. В A/B-тестах это часто отсутствие различий: например, конверсии вариантов равны.
Читать ответИз этих данных нельзя сделать такой вывод: доля группы среди аварий не равна вероятности аварии для поездки этой группы. Не хватает знаменателей — числа сопоставимых поездок, времени за рулём или пробега.
Читать ответДисперсия увеличится в 25 раз. Среднее тоже умножится на 5, поэтому каждое отклонение от среднего станет в 5 раз больше. После возведения отклонений в квадрат получаем множитель 5² = 25.
Читать ответДисперсия измеряет разброс значений относительно среднего. Квадраты отклонений не дают положительным и отрицательным отклонениям взаимно погаситься:
Читать ответКак проверка статистической значимости — нет; как сбор экспериментальных данных — иногда да.
Читать ответ