Мы предполагаем, что группа 1 = группе 2. P-value - вероятность увидеть определенную серьезную разницу, рассчитываемую по отдельным критериям, при условии, что 2 группы одинаковые Иными словами - это вероятность увидеть серьезное отличие Я не понимаю. Почему если вероятность увидеть отличие маленькое - мы утверждаем, что две группы разные? Так если отличий нет - разве мы не логично, что это говорит об одинаковости?
Логика в том, что если вероятность увидеть разницу маленькая и если в результате эксперимента мы эту разницу-таки увидели - значит группы разные. Например, если мы кидаем ровную монетку 10 раз, то вероятность увидеть 10 раз только решку - минимальная. Мы подбросили 10 раз и все 10 раз(!) выпала решка - делаем вывод что монета не ровная, а кривая
Щц) цццдцдщцщц^ц{цщцщццщцщцшщщцщццщщц{^щццщцщщц^{цдцдщыдыдыл в детстве щдцддцдцщцщыщшыцдцддццддццццц) ццц)) ццщцщцщццддцдццдццц2цц{цдцылщццщщццщцщыдцщцццщцццдцдцлю Цж жгли 9. 9юз😅?ну. В. этом . А. это. Ю😊ю99} за} 99х9х9хх99х9з9хх9х9}9х9№9}9х9 Х9 №9€9}з9 9ззз9з9з9х9 }90 09 0 909 хорошо 977 909 0 ну да 90.000 000000000900000909000990ю009909х00999х00000000090090х0 0000172015689 00000990009990 0 ж д
Если p-value это вероятность получить такую или ещё бОльшую разницу, при условии, что группы равны, то почему чем оно выше, тем мы ближе к принятию нулевой гипотезы, а не наоборот? Мне кажется, чем выше п-значение, тем мы должны больше поверить в Н1. 90% вероятность получить такое или ещё большее различие говорит о том, что мы будем чаще получать такое различие, а значит группы не равны. А вот если говорить, что p-value это вероятность случайно получить такое или ещё большее различие, то всё встаёт на свои места. 90% вероятность случайно получить различие говорит о том, что есть высокая вероятность о случайности результатов. А чем выше вероятность случайности, тем мы дальше от статистической значимости. Но почему-то везде пишут, что п-значение это просто вероятность получить... Прошу помочь разобраться.
На 5:07 это четко видно. Если группы действительно одинаковые, то мы чаще всего будем видеть незначительную разницу. (вероятность увидеть разницу в 1к и выше мы будем видеть условно в 40% случаев . p-value грубо говоря и есть этот % случаев) А большую разницу мы будем видеть очень редко в одинаковых группах. Поэтому чем ниже p-value, тем вероятнее, что группы разные
меня 20 лет назад в универе столько долбили по коэфф стьюдента на лабах по физике, что у меня сформировалось отвращение к нему :) ахахаха вот только что провалил собес на аналитика, там тип с довольной рожей спрашивал все эти признаки, а я понял что он меня собрался валить и поэтому не стал даже отвечать на его вопросы.
Спасибо! Действительно, доступно и понятно! Можете, пожалуйста, прокомментировать правильно ли я сформулировал и понял? p-value - вероятность случайно получить такие или ещё более выраженные различия, при условии что сравниваемые группы подобны друг другу. Если в проведенном эксперименте значение p-value составляет
По сути этот процент означает в какой момент мы должны сказать себе, что это не проблема выборки, а что-то действительно не так, как мы думаем (но с вероятностью в пи)
Очень хороший материал!) рекомендую Вам (от всей души честно) поработать конкретно над подачей материала. В самом материале проблем нет он вышка, но вы часто «аааа» «эм» и слушать кому то может быть тяжело из-за этого. Абсолютно без негатива (я подписался и посмотрел все видео) желаю что бы вы не забрасывали ютуб т.к. искренне считаю что у Вас хорошо получается объяснять сложное простым языком☺️🙏 кстати некоторым хорошо помогает в этом плане писать сценарий🫶
Если считать на бумажке, то есть таблицы, по которым t-значение переводят в p. Если считать с помощью библиотек на python или R, то результат будет на выходе используемой функции.
С самым понятным ты конечно махнул. Довольно долго и не сказать чтоб сильно понятно
Лучшее объяснение на русском Ютубе по теме, спасибо большое!!! Было бы здорово от Вас послушать про F-тесты
Самое лучшее объяснение, которое я когда-либо видел.
Супер объяснение! Спасибо большое!
спасибо, это было действительно очень понятно + крутая визуальная поддержка!
Дай бог тебе здоровья, столько я не мог понять эту тему...
как всегда очень круто)))!!! делай больше)
Спасибо!
Мы предполагаем, что группа 1 = группе 2.
P-value - вероятность увидеть определенную серьезную разницу, рассчитываемую по отдельным критериям, при условии, что 2 группы одинаковые
Иными словами - это вероятность увидеть серьезное отличие
Я не понимаю. Почему если вероятность увидеть отличие маленькое - мы утверждаем, что две группы разные?
Так если отличий нет - разве мы не логично, что это говорит об одинаковости?
Если вероятность увидеть разницу маленькая - почему мы говорим, что группы разные? В чем логика?
Логика в том, что если вероятность увидеть разницу маленькая и если в результате эксперимента мы эту разницу-таки увидели - значит группы разные.
Например, если мы кидаем ровную монетку 10 раз, то вероятность увидеть 10 раз только решку - минимальная.
Мы подбросили 10 раз и все 10 раз(!) выпала решка - делаем вывод что монета не ровная, а кривая
Благодарю за понятное разъяснение.
Щц) цццдцдщцщц^ц{цщцщццщцщцшщщцщццщщц{^щццщцщщц^{цдцдщыдыдыл в детстве щдцддцдцщцщыщшыцдцддццддццццц) ццц)) ццщцщцщццддцдццдццц2цц{цдцылщццщщццщцщыдцщцццщцццдцдцлю
Цж жгли 9. 9юз😅?ну. В. этом
. А. это. Ю😊ю99} за} 99х9х9хх99х9з9хх9х9}9х9№9}9х9
Х9
№9€9}з9
9ззз9з9з9х9
}90 09 0 909 хорошо 977 909 0 ну да 90.000 000000000900000909000990ю009909х00999х00000000090090х0
0000172015689 00000990009990
0 ж д
Если p-value это вероятность получить такую или ещё бОльшую разницу, при условии, что группы равны, то почему чем оно выше, тем мы ближе к принятию нулевой гипотезы, а не наоборот?
Мне кажется, чем выше п-значение, тем мы должны больше поверить в Н1.
90% вероятность получить такое или ещё большее различие говорит о том, что мы будем чаще получать такое различие, а значит группы не равны.
А вот если говорить, что p-value это вероятность случайно получить такое или ещё большее различие, то всё встаёт на свои места. 90% вероятность случайно получить различие говорит о том, что есть высокая вероятность о случайности результатов. А чем выше вероятность случайности, тем мы дальше от статистической значимости.
Но почему-то везде пишут, что п-значение это просто вероятность получить...
Прошу помочь разобраться.
На 5:07 это четко видно. Если группы действительно одинаковые, то мы чаще всего будем видеть незначительную разницу. (вероятность увидеть разницу в 1к и выше мы будем видеть условно в 40% случаев . p-value грубо говоря и есть этот % случаев) А большую разницу мы будем видеть очень редко в одинаковых группах. Поэтому чем ниже p-value, тем вероятнее, что группы разные
Кайфовый материал
Что значит при условии что они одинаковые? В вашем примере это что количество магазинов равно или что среднее нормально распределено?
на 2:35 об этом сказал, средние выручки одинаковые
меня 20 лет назад в универе столько долбили по коэфф стьюдента на лабах по физике, что у меня сформировалось отвращение к нему :) ахахаха
вот только что провалил собес на аналитика, там тип с довольной рожей спрашивал все эти признаки, а я понял что он меня собрался валить и поэтому не стал даже отвечать на его вопросы.
Спасибо бро, я понял
Спасибо! Действительно, доступно и понятно!
Можете, пожалуйста, прокомментировать правильно ли я сформулировал и понял?
p-value - вероятность случайно получить такие или ещё более выраженные различия, при условии что сравниваемые группы подобны друг другу.
Если в проведенном эксперименте значение p-value составляет
В целом да
По сути этот процент означает в какой момент мы должны сказать себе, что это не проблема выборки, а что-то действительно не так, как мы думаем (но с вероятностью в пи)
Откуда взялась дисперсия?
Дисперсия есть в любой выборке, если там больше 1 наблюдения(в целом даже для 1 наблюдения есть дисперсия -она равна нулю)
С заголовком ты конечно погорячился. Почти 20 мин мямлишь, ролик можно было сократить в 3 раза
В конце не понятно , перещел в другой пример (
Очень хороший материал!) рекомендую Вам (от всей души честно) поработать конкретно над подачей материала. В самом материале проблем нет он вышка, но вы часто «аааа» «эм» и слушать кому то может быть тяжело из-за этого. Абсолютно без негатива (я подписался и посмотрел все видео) желаю что бы вы не забрасывали ютуб т.к. искренне считаю что у Вас хорошо получается объяснять сложное простым языком☺️🙏 кстати некоторым хорошо помогает в этом плане писать сценарий🫶
А как посчитать сам ,,p,,???
Ну вручную его не посчитаешь. По-моему в экселе есть такая возможность, ну и конечно во всяких стат.библиотеки для языков программирования
Если считать на бумажке, то есть таблицы, по которым t-значение переводят в p. Если считать с помощью библиотек на python или R, то результат будет на выходе используемой функции.
По-моему на определении главной темы ролика автора зациклило.
Вообще ничего не понятно... Особенно, откуда эти проценты вероятности... Короче, ужас...
Таймкод момента и что именно непонятно
@@Машинноеобучениедлялюдей 4:03 начало обсуждения процентов вероятности. Откуда такой процент, всегда ли так, при каких условиях не так?