Статистический метод (критерий): как выбрать для анализа?
Вставка
- Опубліковано 21 лют 2019
- Текстовая версия статьи: lit-review.ru/biostatistika/v...
Выбор статистического критерия (метода, теста) -- наиболее частый вопрос при анализе данных.
В видео в кратком виде рассмотрен алгоритм выбор статистического критерия. Приятного просмотра!
Вы можете поддержать канал, перейдя по ссылке:
www.tinkoff.ru/rm/milchakov.k...
У меня экзамен через 10 часов. Из ваших видео я поняла и узнала больше, чем за пол года в универе. Прекрасно.
экзамен через 10 минут. тоже самое
Экз через 13 часов. Парень вполне неплохо объясняет
*Ребят, как у вас в итоге?)*
... ну что там? или уже на кассе пакеты предлагаете ???
согласна! Но это ведь, скорее всего, результат того, что Кирилл сам хорошо усвоил лекции в университете.
Какая же интересная эта "статистика" если о ней повествует толковый человек, умеющий понятно объяснять. Браво! Спасибо огромное!
Спасибо, что смотрите!
Толковое, лаконичное, понятное изложение. Хорошие примеры. Приятная грамотная речь. Располагающий лектор. Идеально. Благодарю. Редко такое встречаешь.
О настолько понятном и адекватом объяснении можно только мечтать. Спасибо!
Браво и ещё раз браво. Понятно, просто, доступно, с примерами. 17 волшебных минут закрыли все мои пробелы в голове. Спасибо огромное за столь прекрасное объяснение!!!!!
Вы такой симпатичный 🥰 пока слушала сильно отвлекалась😂
Как вы ВСЕ просто и понятно объясняете статистику спасибо большое Вам! Долго не могла понять с чего и откуда начинается анализ данных. Всех благ Вам и процветания!
Ничего проще и понятней я не слышала. Спасибо!
Больше, ещё больше.
Чем проще, тем лучше!
Все с чем может столкнуться врач при изучение иностранных статей.
Огромное спасибо Вам !!
Спасибо большое! Очень интересно и приятно слушать:)
спасибо, что ты есть)
Класс!!! Очень информативное видео. Ждём продолжения!!!
Какой умный парень! Спасибо!
Большое спасибо за столь информативное видео! Приятно видеть подобный контент
Благодарен тебе миллион раз! Все понятно и ясно, четко!
Классное видео! Ёмко и доступно изложено. Спасибо, Кирилл.
Огромное спасибо за новое видео.
гениально и просто рассказано😇Спасибо большущее😉
Спасибо огромное за видео! Очень доступно все объяснили!
Спасибо Вам за столь четкую формулировку мыслей, за ясное изложение! 🙏🏽
Спасибо!!! Уникальный контент!
Как хорошо излагаешь материал! Запись звука отличная, понятно и доступно, СПАСИБО!!!
Спасибо большое, очень доступно и понятно!
Огромное спасибо за проделанную работу! Очень доходчиво и лаконично.
Класс. У вас талант преподносить информацию. Спасибо
Спасибо Вам большущее!!!
Спасибо Огромноое
Приятно слушать, продолжай!!!
У Вас дар объяснять!Огромное спасибо за такой труд!Очень хорошо для восприятия выбрана форма съемки с доской. все понятно!Успеха и удачи!
Спасибо Вам огромное! Вы очень помогли разобраться в сложной для меня теме.
Респект! Наконец разобрался.
Случайно наткнулся. Прекрасное изложение. Приятно слушать. Все очень понятно. Побольше бы таких способных лекторов. Жму руку. Успехов.
Отличное видео. Спасибо большое за помощь.
Просто афигенные видео! Огромное спасибо!!!
Спасибо за доступное и понятное объяснение материала. Простыми словами о сложном - Вы супер!
так всегда, ясно мыслит -ясно излагает. ролик понятен и очень полезен при написании дипломной работы. количество данных достаточно для выбора критерия анализа.
Спасибо огромное за видео!
Очень доступно и интересно.
Очень хорошо структурирован урок, помог закрепить тему, спасибо!
Ахренеть! Очень подробно и информация разжевана просто отлично! Люблю когда больше примеров дают, но как-бы тогда и ролик растянется. Большое спасибо! Лайк
Отличное видео ! Спасибо вам!❤
Боже как понятно и структурировано, спасибо огроменннооеееее ❤❤❤
Шикарно! Большое спасибо!
Ну шик да и только. Молодец!
Просто пушка! В 3 главе ВКР, мат статистика. Благодаря видео сюжету, я мало того что разобрался, но и с уверенностью применил. Такой контент нужен! Удачи вам!
Большое спасибо. Мне было очень полезно.
Ура, наконец-то дали понятное разграничение всех этих критериев по группам и направлением. Теперь все стало наконец очевидно и просто 👍👍👍
спасибо большое, снимайте больше видео
вот это круто! спасибо за то, что вносите ясность в умы!!
красавчик!!!! супер все понятно!! спасибо
СПАСИБО, Я ВАС ЛЮБЛЮ
Спасибо Вам большое!
Классно. Спасибо вам 🤍.Побольше видео пожалуйста 👂🙏
Господи какое же огромное спасибо
Материал хорошо структурирован. Одно замечание: для непрерывных данных выбран несущественный признак (количество знаков после запятой).
На самом деле существенный признак - есть ли пропуски между возможными значениями исследуемого параметра на числовой прямой.
Например возьмем дискретный ряд возможных значений некоторого параметра - пи, пи квадрат, пи куб и т.д. можно добавить основание натурального логарифма и другие трансцендентные числа. Этот параметр дискретный, хотя подпадает под выбранное определение непрерывного.
Удачи.
Спасибо! Действительно все понятно объясняете, столько времени можно сэкономить, жаль что сразу вас не смогла найти 🌝
Огромное спасибо!
Прекрасный преподаватель!
Отлично, спасибо!
Боже, я в восторге! Я наконец-то все поняла! Спасибо огромное! Просто кайф и наслаждение ❤
❤
Кирилл, дай бог тебе счастья! ты уникален
Видео меньше чем за 20 минут, а содержит материал целого семестра мат стата, автору почёт🎉❤
Спасибо огромное!!!
Спасибо большое!
Кирилл, спасибо Вам большое!) Наверное, единственный человек на весь интернет, который стройненько в рамках одной схемы "уложил" все разделы)
Спасибо тебе большое
Спасибо огромное
Бомба, спасибо
Не удержался и поцеловал экран, спасибо за помощь!
Спасибо !
отлично!!!
Спасибо большое
благодарность !
спасибо!
Кирилл, огромное Вам спасибо, отдельная благодарность за мед.профиль). Подскажите, у Вас есть целый курс по статистике? Блоки отличные, но общую картинку собрать сложно, особенно в привязке к профилю.
Спасибо!!!!
спасибо!!!
Храни вас Боже
спасибо
Отличное изложения материаоа👍👍👍
Спасибо тебе! Перестала себя чувствовать статистическим чайником.
Сам не медик но много смотрю твои видео. Статистика она одинаковяая везде, очень сильно помогает. Молодец не бросай выкладывай больше. *Я редко подписываюсь , на тебя подпишусь*
Спасибо
Я не знаю, кто вы такой, ПОХОЖЕ из реинконрации "ГАУСОВ-ЛОБАЧЕВСКИХ" не распыляйтесь на суету, вы достояние Мира!!! Спасибо!
Спасибо за видео! Можете объяснить, как в экселе рассчитать нормальность распределения?
Круто
звук очень тихий.
Я что-то часто слышу про бутстрап метод - а куда его можно тут отнести? Да, и за лекцию прям огромное спасибо!
Благодарю, наконец-то я начала понимать о чем речь🤦😄
А про Манна - Уитни есть урок?
На сколько я знаю, статистические методы и статистические критерии - разные вещи: методы - математические методы описания и изучения статистических данных массовых явлений, допускающих количественное (числовое) представление, для научных и практических выводов. А статистические критерии - математическое правило, в соответствии с которым принимается или отвергается та или иная статистическая гипотеза с заданным уровнем значимости. Поэтому думаю, что название видео некорректно
👍🏻👍🏻👍🏻
Господи наконец хоть что-то понятно
Привет, было бы круто ссылку на скачивание твоей таблички по выбору критерия)
Кирил все ОК Просто Звук очень плохой, Если такие видео как етот надо нам, спасибо
Расскажите, в каких ситуациях следует применять критерий Байеса, Неймана-Пирсона, максимума отношения правдоподобия, максимума апостериорной вероятности и минимакса, в частности для задач бинарного обнаружения. Ни в одной книжке не дается конкретного описания алгоритма выбора какого-то из этих критериев. Заранее спасибо!
Стиль изложения зачётный. Хорошо бы, чтобы автор не перекрывал собой записи на доске.
Кирилл, спасибо за видео! Имеет ли смысл в задаче с сетчаткой проверять наши данные на нормальность (например, с помощью теста Шапиро-Уилка) или же мы сразу принимаем, что данные распределены не нормально? Если да, то хотелось бы узнать почему)
Необходимо провести тест на нормальность распределения, и затем применять адекватный критерий. Если такой возможности нет, то априори принимайте отличное от нормального распределение.
А когда можно применять критерий Фишера-Бартлета? Какой критерий использовать для оценки тотала Больше/ Меньше в NBA? И какой достаточный обьем выборки?
Спасибо за объяснение, но у меня есть вопрос. Существует 19 различных тестов на нормальность. Как правильно выбрать тот, что действительно подходит?
Здравствуйте! Подскажите, пожалуйста, если изначально были бинарные данные, но затем вычислили суммарный индекс по ним. При использовании суммарного индекса можно говорить о том, что данные количественные?
Все понятно спасибо!! Только не поняла как определить нормальное или ненормальное?