Учим Питон
Статябрь. День 2. Z-test.
Итак, вчера мы узнали, что очень многие данные имеют колоколообразное нормальное распределение. И еще мы узнали, что, оказывается, можно сравнивать эти колокола, чтобы понять, есть ли разница между двумя группами людей. Давайте посмотрим на примере.
Итак, давайте предположим, что мы хотим выбрать школу для ребенка. Директор гордо утверждает, что выпускники его школы сдают ЕГЭ в среднем лучше, чем выпускники в среднем по стране. Как же это проверить?
Во-первых, нам необходимо знать характеристики распределения всей популяции сдавших ЕГЭ. Известно, что нормальное распределение определяется двумя параметрами: средним и дисперсией (мерой разброса значений). Во-вторых, мы должны вычислить те же характеристики купола для нашей выборки — учеников, сдававших ЕГЭ из конкретной школы. И после этого, мы должны вычислить Z-score — меру расстояния между средним популяции и средним выборки. Если она достаточно велика, то мы сможем заключить, что директор не врет, и ученики этой школы действительно показывают более высокие результаты.
У этого метода есть и ограничения. Во-первых, необходимо, чтобы величины были распределены нормально — не для всех величин это условие соблюдается. Во-вторых, нам необходимо знать дисперсию популяции. В нашем случае это возможно, такие данные могут публиковаться после проведения экзамена. Но очень часто доступа к таким данным нет, и точно оценить дисперсию популяции (а не выборки) нет возможности. В таких случаях используются другие тесты, о которых мы поговорим позже.
Чуть подробнее о Z-тесте: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/793678/
Делитесь своими материалами и примерами в комментариях.
#статябрь #статябрь2025 #statober #statober2025
1 · 380 ·