Боже, где вы были раньше... У меня завтра утром экзамен по статистике. Если бы посмотрела эти ролики раньше, подготовилась бы намного лучше. Не бросайте это дело, у вас очень хорошо получается!
Круто! Выпуск гениально продуман, качественно снят, отличный звук с голосом который заходит на все 100 к теме. Капец как жаль, что так мало подписчиков и просмотров. Это очень крутой, качественный продукт. Рекомендую всем одногруппникам.
Круто! Если регулярно выкладывать новые видео, канал обязательно стрельнет. Качество подачи у тебя выше и доступней для понимания чем у большенства аналогичных каналов на площадке.
Пожалуйста 🥺 делай больше видео, ты оооооочень круто объяснил любое видео из тех, что я смотрела. А подача просто шииик 🤩, пожалуйста пожалуйста, сделай ещё 🙏🙏🙏🙏
Этому видео (как и предыдущему, где впервые упоминается Витёк) уже год! Почему я не знала о нем раньше. Очень понятно и подробно. Да и много тем связанных раскрыто, что круто! Семья Витька очень интересная!
В институте сначала работают с нормальным распределением на лабораторных, а потом только начинают изучать его! Я только при подготовке к экзамену понял что это за распределения. Отличный ролик для того, чтобы разобраться в распределениях!
у вас шикартная подача материала! Спасибо!... Эхх, как жаль, что последний видос 1 год назад. Надеюсь, монетизация вернется и у вас получится продолжить начатое..
Спасибо, это видео объяснило мне больше, чем несколько лекций. А можно еще такой же разбор темы: "проверка статистических гипотез"? Это было бы крайне полезно.
Ого, на самом деле очень интересная тема. Я бы даже сказал, среди моих кентов - очень даже любимая тема. К сожалению к анализу данных она не близка. Сейчас я стараюсь тратить силы на то, чтоб писать видосы именно на тему дата саенса. Но когда у меня на канале буде хотя бы чуть-чуть приличное количество видео по дата саенсу - сделаю про мн. Мандельброта и фракталы обязательно, и скорее всего запрогаем их вместе!
Для роста людей обоего пола будет двумодальное распределение. Один горб для женщин; второй - для мужчин. Все из-за того, что генеральная совокупность будет не однородной.
Нормальный закон распределения по правилу 68-95-99,7. На промежутке μ-σ и μ+σ примерно 68%, на μ-2σ и μ+2σ примерно 95%, а на промежутке μ-3σ и μ+3σ примерно 97,7% вероятности попадания случайной величины в этот промежуток. Работает только для нормального закона распределения
Офигенное видео, спасибо большое. Я правильно предположу что потребуется интегрирование чтобы рассчитать вероятность попадание в наиболее часто встречаямый рост?
Спасибо! Все понятно, а чему будет равен коэффициент при пятой вершине нормального графа распределения вероятностей? Как к графам применить это распределение?
мы используем функцию распределения для аппроксимации процесса, согласно этой функции есть вероятность отрицательных значений, потому что у функции есть своя область значений - от минус бесконечности до плюс бесконечности. Это не значит, что люди будут с отрицательным ростом, это также не значит, что люди будут с ростом 102029282929 сантиметров, это всего лишь область допустимых значений функции, которую мы используем для моделирования процесса
Боже мой, ну почему вы бросили этот канал!((( Ну сделайте себе, что ли, страничку на бусти или еще где - только продолжайте объяснять эту проклятую статистику понятным языком!
Площадь любой функции плотности вероятностей равна 1. Если перед тобой есть функция, у которой площадь не равна 1, то это точно НЕ функция плотности вероятностей. Так как площадь графика показывает нам, какова вероятность того, что наша случайная величина примет значение на отрезке от a до b. Если мы возьмем зa и b -∞ и +∞, то получается мы спрашиваем у функции: "Какова вероятность, что случайная величина примет ЛЮБОЕ значение",- а сумма вероятностей ВСЕХ допустимых значений - это 1. mathprofi.com/knigi_i_kursy/teoriya_veroyatnostey/2_4_3_funkciya_plotnosti_raspredeleniya.html
@@КиберПоц-щ8д, это понятное дело, но то что нормальное распределение относится к функции плотности вероятности, вот этого не знал. Думал просто красивый такой график просто, очень часто в графике используется.
Он улетел только за пределы нарисованного графика, дальше нарисованной шкалы, настоящая ось не заканчивается. Ось игрек ведь сама по себе бесконечна, на графиках мы ее ограничиваем так, как нам удобно. Так как у новорожденных стандартное отклонение ниже, то и график получается иным: он сужается, но становится выше (как бы растягивается). Вот он стал настолько выше, что нашей нарисованной шкалы не хватило. Но вообще большое спасибо тебе за вопрос, в следующих видео буду внимательнее к таким вещам, чтоб не сбивать толку смотрящих.:)
Что это за херота - "вероятность"? Что-то либо существует либо не существует никакой вероятности тут нет. Это не вероятность а рост людей так распределён: больше всего людей моего среднего 170 см роста.
Здравствуйте! У меня в работе для выполнения экспериментальной части исследования имеются две выборки (2 группы - экспериментальная и контрольная по 10 чел в каждой). И как мне узнать нормальность распределения? Можете еще пожалуйста простыми словами объяснить, что значит, для чего нужна эта нормальность распределения в моем случае? Как я понял, это делается для того, чтобы узнать равны ли между собой выбранные мной исследунмые для эксперимента. Помогите пожалуйста!!!
Привет! 1. Узнать нормальность распределние можно с помощью разных статистических методов: например подсчет критерия Колмогорова-Смирнова (это будет численная проверка), или можно построить КК график (QQ plot). 2. После проверки на нормальность можно провести статистический тест на двух выборках (t-критерий Стьюдента, например). Тест скажет значительно ли отлична твоя контрольная группа от эксперементальной. 3. Узнать нормальность распределения тебе нужно для того, чтоб ты мог быть увереным, что ты можешь применять текущий статистический тест. Например, t-критерий Сьтюдента тебе может сказать, что твои выборки пришли из одного и того же распределения, в том случае, если твои выборки подчиняются закону Нормального Распределения. То есть, ты сначала проверишь, нормальны ли твои данные, а потом проведешь тест. Если твои выборки не подчиняются Нормальному распределению, то нужно выбирать другой статистический тест.
Хреновый ролик - диз. Что такое плотность распределения вероятности изучающие предмет и так знают. Также как и что такое среднее и ст. отклонение. Это базовые понятия. Посмотреть же формулу именно нормального распределения (НР) не проблема - гугл завалит. Т.е. ролик ни о чем, чисто формальная инфа. А вот какие случайные величины получают НР, почему именно получают, какова природа процессов, которые приводят в НР... Т.е. собственно про смысл и понимание вопроса - ни слова. Возможно потому что автор сам неуч, т.е. имеет только поверхностные знания.
@@fazexarizma5419 НР это частный случай распределения вероятностей, т.е. тем кто им интересуется, уже знают что такое вообще распределение вероятностей, как, естественно и более базовые понятия: что такое вероятность, среднее...
![Вероятности вероятностей: #1. Биномиальное распределение [3Blue1Brown]](http://i.ytimg.com/vi/kkgE50r6kIM/mqdefault.jpg)
Максимум полезной инфы и отсутствие тупой бредятины, умничания и самолюбования! Идеально! Спасибо за прекрасное видео!
Боже, где вы были раньше... У меня завтра утром экзамен по статистике. Если бы посмотрела эти ролики раньше, подготовилась бы намного лучше. Не бросайте это дело, у вас очень хорошо получается!
а у меня через 2 дня экзамен
ты смогла сдать?
Офигеть вы двое умные, за день до экзамена это смотреть. Вариант только один - вы это уже знали и просто повторяете материал.
@@annam3533Или тупой Ютуб вместо нормального видео с Ваней Ургантом подсунул эту хрень девочке.
Так, погнали, ежегодные показания об экзаменах. У меня будет через неделю экз, начинаю распределения, удачи мне
Круто! Выпуск гениально продуман, качественно снят, отличный звук с голосом который заходит на все 100 к теме. Капец как жаль, что так мало подписчиков и просмотров. Это очень крутой, качественный продукт. Рекомендую всем одногруппникам.
Круто! Если регулярно выкладывать новые видео, канал обязательно стрельнет. Качество подачи у тебя выше и доступней для понимания чем у большенства аналогичных каналов на площадке.
Привет из 2021! И Спасибо за классное объяснение )
Ты заслуживаешь больше подписчиков
Спасибо! Рад слышать!:)
@@КиберПоц-щ8д как рассчитал вероятность по оси игрек?
@@mrn748
Для расчёта вероятности есть таблицы локальной и интегральной функций Лапласа
Так жаль, что ты больше не выпускаешь видео💔 Спасибо тебе огромное за твой труд!!!
Самая лучшая подача, просто, вау. Спасибо!
Пожалуйста 🥺 делай больше видео, ты оооооочень круто объяснил любое видео из тех, что я смотрела. А подача просто шииик 🤩, пожалуйста пожалуйста, сделай ещё 🙏🙏🙏🙏
Этому видео (как и предыдущему, где впервые упоминается Витёк) уже год!
Почему я не знала о нем раньше. Очень понятно и подробно. Да и много тем связанных раскрыто, что круто!
Семья Витька очень интересная!
В институте сначала работают с нормальным распределением на лабораторных, а потом только начинают изучать его! Я только при подготовке к экзамену понял что это за распределения.
Отличный ролик для того, чтобы разобраться в распределениях!
Потрясающее объяснение! Подписка не глядя 🤗
Классно объяснено! Спасибо и удачи в развитии канала!
у вас шикартная подача материала! Спасибо!... Эхх, как жаль, что последний видос 1 год назад. Надеюсь, монетизация вернется и у вас получится продолжить начатое..
Спасибо, это видео объяснило мне больше, чем несколько лекций. А можно еще такой же разбор темы: "проверка статистических гипотез"? Это было бы крайне полезно.
Да безусловно эту тему мы охватим в скором времени.;)
@@КиберПоц-щ8д спасибо большое! Очень жду)
Спасибо, прочитал лекцию нихрена не понял, посмотрел твой видос, перечитал лекцию ещё раз, всё понял.
Вау, неужели я нашла канал, на котором так круто объясняют тервер)))
кайфуха просто нереальная, давай еще , лойс
Для продвижения! Спасибо за информацию!
Как просто и понятно, спасибо 👍🏻
Ничего не понял, но оформление слайдов довольно стильное - подпишусь 🌚
Если есть какие-нибудь моменты, над которыми посоветуешь поработать, чтоб было понятнее - буду рад услышать!
Лучший брат! Через 4 часа экзамен, самое то!
Спасибо, Поц! Спасаешь перед госами...
Чувак, ты достоин большего числа подписоты)
Спасибо бро, каждому подписчику респект!
Спикер из нетологии на это потратил около 20 минут, и я ничего не понял. Спасибо чел что разжевался все за 6 минут. 👍
Качество огонь! Расскажи плз про множество Мандельброта
Ого, на самом деле очень интересная тема. Я бы даже сказал, среди моих кентов - очень даже любимая тема. К сожалению к анализу данных она не близка. Сейчас я стараюсь тратить силы на то, чтоб писать видосы именно на тему дата саенса. Но когда у меня на канале буде хотя бы чуть-чуть приличное количество видео по дата саенсу - сделаю про мн. Мандельброта и фракталы обязательно, и скорее всего запрогаем их вместе!
Смотрю это в ночь перед экзаменом 💪
Удачи, бро 👊
Божечки. Лайк и подписка от ботающего метрологию
Просто супер, и подача и визуал.
Для роста людей обоего пола будет двумодальное распределение. Один горб для женщин; второй - для мужчин. Все из-за того, что генеральная совокупность будет не однородной.
Спасибо огромное 🙏🏻
откуда берется цифра если мы измерим случайного гражданина на 3:19 в видео 0.68 вероятность что его рост в этом интервале == 0.68! откуда узнали?
Нормальный закон распределения по правилу 68-95-99,7. На промежутке μ-σ и μ+σ примерно 68%, на μ-2σ и μ+2σ примерно 95%, а на промежутке μ-3σ и μ+3σ примерно 97,7% вероятности попадания случайной величины в этот промежуток. Работает только для нормального закона распределения
ТООООООООООООООООООООООООООООООООООООООООООООООООП!!!!!
Круто! Спасибо большое!
Ты красавчик братан!
ты крут друг)
5:33 Капец я испугался. Смотрел в наушниках. Показалось что сзади меня появился из ниоткуда ребёнок о.0
Спасибо мужик!
Давай ещё видео про стат, тер вер и почую муть
Спасибо, все понятно!)
шикарно!!!
Тот самый богдан с ростом -бесконечность при игре в вышибалы😼
Спасибо 💓💓💓
мог бы делать краткий итог в конце видео ? Повторять ключевые моменты ,например : нормальное распределение это...
Офигенное видео, спасибо большое. Я правильно предположу что потребуется интегрирование чтобы рассчитать вероятность попадание в наиболее часто встречаямый рост?
талантище
а как площадь то посчитать, если у меня есть только сигма и мю
То чувство когда у тебя самый средний рост))
может наберем тут свою статистику? пишите свой рост в комментариях! поддержим киберпоца
автор пили исчо!
Уже в работе нового материала, шеф!
Ахаха, у меня 180, я чуть выше. )
183
178
201
Классное видео
очень доступно. Почему учителя в универе не учителя(((((
Получается, есть ненулевая вероятность того, что где-то броди человек с ростом -2 метра. Так получается.
Дядь! Ты мне сейчас мозги напрочь вычеркнул. Это чё, получается средний новорожденный всего в 3.4 раза меньше среднего взрослого? о0
Чёт… чоткое распределение
Спасибо! Все понятно, а чему будет равен коэффициент при пятой вершине нормального графа распределения вероятностей? Как к графам применить это распределение?
1:19 Когда будем говорить?
Мне это распределение всегда казалось интуитивно понятным
Четко👍
Спасибо!!
Воу воу воу. Рост человека от минус бесконечности? Найдите мне человека с отрицательным числом роста. Я буду вам очень признателен господин статист.
мы используем функцию распределения для аппроксимации процесса, согласно этой функции есть вероятность отрицательных значений, потому что у функции есть своя область значений - от минус бесконечности до плюс бесконечности. Это не значит, что люди будут с отрицательным ростом, это также не значит, что люди будут с ростом 102029282929 сантиметров, это всего лишь область допустимых значений функции, которую мы используем для моделирования процесса
@@КиберПоц-щ8д да я понял, просто настроение поднять и комент написать для статистики канала
Боже мой, ну почему вы бросили этот канал!((( Ну сделайте себе, что ли, страничку на бусти или еще где - только продолжайте объяснять эту проклятую статистику понятным языком!
А это статистика?
Я чисто по угару изучаю
ты не КиберПоц, ты Gorillaz пересмотрел)
а вообще не знал, что у нормального распределения площадь 1, тогда понятно от чего название такое
Площадь любой функции плотности вероятностей равна 1. Если перед тобой есть функция, у которой площадь не равна 1, то это точно НЕ функция плотности вероятностей. Так как площадь графика показывает нам, какова вероятность того, что наша случайная величина примет значение на отрезке от a до b. Если мы возьмем зa и b -∞ и +∞, то получается мы спрашиваем у функции: "Какова вероятность, что случайная величина примет ЛЮБОЕ значение",- а сумма вероятностей ВСЕХ допустимых значений - это 1.
mathprofi.com/knigi_i_kursy/teoriya_veroyatnostey/2_4_3_funkciya_plotnosti_raspredeleniya.html
@@КиберПоц-щ8д, это понятное дело, но то что нормальное распределение относится к функции плотности вероятности, вот этого не знал. Думал просто красивый такой график просто, очень часто в графике используется.
а откуда значения сигмы 12.5 и 2?
Вероятность найти человека с ростом 169,2 см не просто сложно, а невозможно, вероятность равна 0.
Нормальное распределение
Откуда ты узнал что мои друзья сигмы😙😎
Нужно было ещё сказать, что тут надо использовать интеграл, но, впрочем, и так сойдёт.
Почему в униветюре так не объясняют?!!!
А подходит ту начальную функцию (Любую другую базовую n функцию) проинтегрировать на интервале x(рост взрослых/младенцев)?
Чтобы узнать площадь под фигурой ограниченной двумя значениями x условно говоря
Отлично
1:11 а когда не совпадает?
Не пойму, как график новорождённых улетел за шкалу вероятности?
Он улетел только за пределы нарисованного графика, дальше нарисованной шкалы, настоящая ось не заканчивается. Ось игрек ведь сама по себе бесконечна, на графиках мы ее ограничиваем так, как нам удобно. Так как у новорожденных стандартное отклонение ниже, то и график получается иным: он сужается, но становится выше (как бы растягивается). Вот он стал настолько выше, что нашей нарисованной шкалы не хватило.
Но вообще большое спасибо тебе за вопрос, в следующих видео буду внимательнее к таким вещам, чтоб не сбивать толку смотрящих.:)
@@КиберПоц-щ8д спасибо за разъяснение!
@@КиберПоц-щ8д наоборот хорошо, что графики были одинаковы. Была наглядна разница.
@@Saneeks Так я просто линию длиннее сделаю в следующий раз.:)
Пушка
А где график роста Казахов?
Что это за херота - "вероятность"? Что-то либо существует либо не существует никакой вероятности тут нет. Это не вероятность а рост людей так распределён: больше всего людей моего среднего 170 см роста.
Мило, но если бы ранее не изучала, не поняла бы откуда числа 0,68 и 0,95
после третьего видео - подписка
Подскажите пожалуйста, чтл собой представляет ненормальное распределение?
Для тупых, а дисперсия тогда зачем или она нужна как промежуточная величина для ско?
А почему равно единице?
А как его чертить на графике?
Спасибо
Здравствуйте! У меня в работе для выполнения экспериментальной части исследования имеются две выборки (2 группы - экспериментальная и контрольная по 10 чел в каждой). И как мне узнать нормальность распределения? Можете еще пожалуйста простыми словами объяснить, что значит, для чего нужна эта нормальность распределения в моем случае?
Как я понял, это делается для того, чтобы узнать равны ли между собой выбранные мной исследунмые для эксперимента. Помогите пожалуйста!!!
Привет!
1. Узнать нормальность распределние можно с помощью разных статистических методов: например подсчет критерия Колмогорова-Смирнова (это будет численная проверка), или можно построить КК график (QQ plot).
2. После проверки на нормальность можно провести статистический тест на двух выборках (t-критерий Стьюдента, например). Тест скажет значительно ли отлична твоя контрольная группа от эксперементальной.
3. Узнать нормальность распределения тебе нужно для того, чтоб ты мог быть увереным, что ты можешь применять текущий статистический тест. Например, t-критерий Сьтюдента тебе может сказать, что твои выборки пришли из одного и того же распределения, в том случае, если твои выборки подчиняются закону Нормального Распределения. То есть, ты сначала проверишь, нормальны ли твои данные, а потом проведешь тест. Если твои выборки не подчиняются Нормальному распределению, то нужно выбирать другой статистический тест.
ни о чем, я думал будут формулы, в итоге была софистика
Как высчитать ось OY?
А как площадь то нашлась?(
Интегралом)
@@КиберПоц-щ8д а формула на этот интеграл? от какой функции интеграл брать?
Интеграл от функции распределения вероятностей. В данном случае интеграл функции нормального распределения.
Оо норм тема
Это не вероятность, а плотность вероятности!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
Спасибо бро! В описании добавил помарку. Косяк замечен.
😍
О нормальном распределении - на statmetkach.ru/lab1.html
жалко, что забросил
Больше попкорна и другого идиотизма!!!
Это наезд такой?
Мой рост 192.5
Sigma balls
Ник нужно поменять евреи обхахочатся.
Видео не о чем. Если кто-то основательно хочет понять данную тему, то ищите что-то другое.
жаль что канал умер(
++++
нічого інформативного.
М-да. Не очень информативно. Не представляю, кому это могло помочь, но ладно.
Хреновый ролик - диз.
Что такое плотность распределения вероятности изучающие предмет и так знают. Также как и что такое среднее и ст. отклонение. Это базовые понятия. Посмотреть же формулу именно нормального распределения (НР) не проблема - гугл завалит. Т.е. ролик ни о чем, чисто формальная инфа.
А вот какие случайные величины получают НР, почему именно получают, какова природа процессов, которые приводят в НР... Т.е. собственно про смысл и понимание вопроса - ни слова. Возможно потому что автор сам неуч, т.е. имеет только поверхностные знания.
Данное видео предназначено для людей, не имеющие почти никаких знаний в статистике.
@@fazexarizma5419 НР это частный случай распределения вероятностей, т.е. тем кто им интересуется, уже знают что такое вообще распределение вероятностей, как, естественно и более базовые понятия: что такое вероятность, среднее...