Основные статистические концепции, необходимые для начала карьеры в области науки о данных

Как специалист по данным, важно иметь прочную основу в статистических концепциях и методах. Эти концепции и методы помогают вам понимать и анализировать данные, делать важные выводы и принимать обоснованные решения.

Эти 9 концепций помогут вам получить представление о том, как именно статистика и математика играют ключевую роль в карьере специалиста по данным.

Вот некоторые из важных и основных статистических понятий, с которыми вы должны быть знакомы:

  1. Среднее значение, медиана и мода: это показатели центральной тенденции, которые дают нам представление о «среднем» или «типичном» значении в наборе данных. Среднее значение — это среднее значение всех значений, рассчитанное путем сложения всех значений и деления на общее количество значений. Медиана — это среднее значение в наборе данных, когда значения упорядочены от наименьшего к наибольшему. Мода — это значение, которое чаще всего встречается в наборе данных.
  2. Диапазон, дисперсия и стандартное отклонение. Это показатели дисперсии, которые дают нам представление о том, насколько разбросаны значения в наборе данных. Диапазон — это разница между самым высоким и самым низким значениями в наборе данных. Дисперсия — это мера того, насколько далеко каждое значение от среднего. Стандартное отклонение представляет собой квадратный корень из дисперсии и дает нам представление о том, насколько значения в наборе данных отличаются от среднего.
  3. Корреляция. Корреляция — это статистическая взаимосвязь между двумя переменными. Положительная корреляция означает, что при увеличении одной переменной увеличивается и другая переменная. Отрицательная корреляция означает, что при увеличении одной переменной другая переменная уменьшается. Коэффициент корреляции — это числовая мера силы и направления связи между двумя переменными в диапазоне от -1 (полная отрицательная корреляция) до 1 (полная положительная корреляция).
  4. Регрессия. Регрессия — это статистический метод, используемый для моделирования связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Он включает в себя подгонку линии (называемой линией регрессии) к данным, которые лучше всего отражают взаимосвязь между переменными. Регрессию можно использовать для прогнозирования зависимой переменной на основе значений независимых переменных.
  5. Вероятность. Вероятность – это мера вероятности наступления события. Он выражается в виде десятичного числа или дроби от 0 до 1, где 0 означает, что событие не произойдет, а 1 означает, что событие обязательно произойдет. Вероятность можно рассчитать по формуле: вероятность = количество благоприятных исходов / общее количество исходов.
  6. Нормальное распределение. Нормальное распределение — это непрерывное распределение вероятностей, симметричное относительно среднего значения. Он часто используется для моделирования данных, которые следуют колоколообразной кривой. Нормальное распределение характеризуется средним значением и стандартным отклонением, которые можно использовать для расчета вероятностей для различных диапазонов значений.
  7. Выборка. Выборка — это процесс выбора подмножества данных из большей совокупности. Выборка часто используется в статистическом анализе, чтобы делать выводы о генеральной совокупности на основе характеристик выборки. Существуют различные типы методов выборки, включая случайную выборку, стратифицированную выборку и кластерную выборку.
  8. Проверка гипотез. Проверка гипотез – это статистическая процедура, используемая для определения того, верна или нет гипотеза о популяции. Он включает в себя определение нулевой гипотезы, которая представляет собой предположение об отсутствии связи между изучаемыми переменными, и альтернативной гипотезы, которая представляет противоположное предположение. Затем данные собираются и анализируются, чтобы определить, можно ли отвергнуть нулевую гипотезу в пользу альтернативной гипотезы.
  9. Доверительные интервалы. Доверительный интервал — это диапазон значений, который рассчитывается на основе выборки данных и используется для оценки параметра совокупности. Он часто используется для количественной оценки неопределенности, связанной со статистической оценкой. Ширина доверительного интервала зависит от размера выборки, желаемого уровня достоверности и изменчивости данных.

Это лишь некоторые из важных и основных статистических концепций, которые необходимы для науки о данных. Важно продолжать учиться и расширять свои статистические знания по мере роста вашей карьеры специалиста по данным.

Кредиты:

ChatGPT помог мне в этом!