Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Statistics
Eksploracyjna Analiza Danych (EDA) to proces, który podsumowuje cechy zbioru danych za pomocą metod wizualnych w celu odkrycia wzorców, wykrywania anomalii oraz wspiera czyszczenie danych, wybór modeli i analizę z użyciem narzędzi takich jak Python, R i Tableau.
Modelowanie predykcyjne to zaawansowany proces w nauce o danych i statystyce, polegający na prognozowaniu przyszłych wyników poprzez analizę wzorców historycznych danych. Wykorzystuje techniki statystyczne i algorytmy uczenia maszynowego do tworzenia modeli przewidujących trendy i zachowania w takich branżach jak finanse, opieka zdrowotna czy marketing.
Regresja liniowa to podstawowa technika analityczna w statystyce i uczeniu maszynowym, modelująca zależność między zmiennymi zależnymi i niezależnymi. Znana ze swojej prostoty i interpretowalności, jest kluczowa dla analityki predykcyjnej i modelowania danych.
Regresja logistyczna to statystyczna i uczenie maszynowe metoda służąca do przewidywania wyników binarnych na podstawie danych. Szacuje prawdopodobieństwo wystąpienia danego zdarzenia w oparciu o jedną lub więcej zmiennych niezależnych i jest szeroko stosowana w ochronie zdrowia, finansach, marketingu oraz AI.
Skorygowany współczynnik determinacji to miara statystyczna używana do oceny dopasowania modelu regresji, która uwzględnia liczbę predyktorów, aby uniknąć przeuczenia i zapewnić dokładniejszą ocenę wydajności modelu.
Wnioskowanie przyczynowe to podejście metodologiczne służące do określania relacji przyczynowo-skutkowych między zmiennymi, kluczowe w naukach do zrozumienia mechanizmów przyczynowych poza korelacjami i radzenia sobie z wyzwaniami, takimi jak zmienne zakłócające.
