Что вы знаете про нормальное распределение? Зачем оно нужно в Data Science?
Многие величины имеют нормальное распределение, которое также называют распределением Гаусса. Чаще всего, если на какую-то величину влияет много слабых независимых факторов, то эта величина будет иметь близкое к нормальному распределение.
У нормального распределения есть два параметра: математическое ожидание (среднее) и дисперсия. Распределение, у которого эти параметры соответственно равны нулю и единице, называют стандартным.
Также у нормального распределения есть несколько свойств:
▪️Симметричность относительно своего среднего значения.
▪️ График нормального распределения имеет характерную форму колокола.
▪️ Правило трёх сигм: около 68% значений лежат в пределах одного стандартного отклонения от среднего, около 95% — в пределах двух стандартных отклонений, и около 99.7% — в пределах трёх стандартных отклонений.
Многие статистические методы предполагают или опираются на нормальное распределение данных. К примеру, t-тест эффективен только тогда, когда данные соответствуют нормальному распределению. Кроме того, некоторые алгоритмы машинного обучения предполагают, что входные данные распределены нормально.
#junior
Многие величины имеют нормальное распределение, которое также называют распределением Гаусса. Чаще всего, если на какую-то величину влияет много слабых независимых факторов, то эта величина будет иметь близкое к нормальному распределение.
У нормального распределения есть два параметра: математическое ожидание (среднее) и дисперсия. Распределение, у которого эти параметры соответственно равны нулю и единице, называют стандартным.
Также у нормального распределения есть несколько свойств:
▪️Симметричность относительно своего среднего значения.
▪️ График нормального распределения имеет характерную форму колокола.
▪️ Правило трёх сигм: около 68% значений лежат в пределах одного стандартного отклонения от среднего, около 95% — в пределах двух стандартных отклонений, и около 99.7% — в пределах трёх стандартных отклонений.
Многие статистические методы предполагают или опираются на нормальное распределение данных. К примеру, t-тест эффективен только тогда, когда данные соответствуют нормальному распределению. Кроме того, некоторые алгоритмы машинного обучения предполагают, что входные данные распределены нормально.
#junior