Математика - = t-test + Каплан-Мейер = конспект от YandexGPT

Математика - = t-test Каплан-Мейер = конспект от YandexGPT 00:05 Анализ данных о продажах мороженого • В видео обсуждается задача анализа данных о продажах мороженого в трех городах. • В каждом городе есть 200 точек продажи мороженого, и в каждом городе была проведена промоакция. • Задача состоит в том, чтобы определить, выполняется ли план продаж в каждом городе. 06:23 Загрузка данных и подготовка к анализу • Данные загружаются из Google Дока или облачного диска. • Данные импортируются в Excel и подготавливаются для анализа. 17:42 Статистический анализ данных • В видео обсуждаются методы статистического анализа данных, включая формирование гипотезы и использование критерия для сравнения средних значений. • В видео также обсуждается визуализация данных и тестирование нормальности распределения. 27:55 Обсуждение статистики • Автор обсуждает использование вилки для анализа данных и выбор языка для поиска информации. • Он также обсуждает статистические тесты и их применение. 40:03 Интерпретация результатов • Автор обсуждает результаты теста и их интерпретацию. • Он объясняет, что среднее значение выборки равно 121, а генеральное среднее неизвестно. • Он также обсуждает альтернативные гипотезы и их значение для бизнеса. • В итоге, автор приходит к выводу, что важно понимать, что среднее значение выборки не равно генеральной совокупности, и что это может быть использовано для принятия бизнес-решений. 51:40 Двусторонняя и односторонняя гипотезы • В случае двусторонней альтернативы, отклонение может быть признано значимым, если оно небольшое. • При односторонней альтернативе, отклонение должно быть равно нулю, чтобы быть значимым. 55:48 Выбор критической области • Если важно, чтобы выполнил или перевыполнил оба варианта, то лучше использовать одностороннюю область. • Если важно только наказать или поощрить, то можно использовать двустороннюю область. 01:12:14 Пример с мороженым • В примере с мороженым, если выборочное значение равно 121, то можно предположить, что генеральная совокупность равна 125. • Это предположение может быть использовано для оценки вероятности того, что генеральная совокупность действительно равна 125. 01:15:53 Обсуждение данных • В видео обсуждается анализ данных о продажах мороженого в разных городах. • Обсуждаются вопросы о том, был ли план продаж выполнен, и был ли прирост производительности статистически значимым. 01:33:36 Сформулирование нулевой гипотезы • В видео предлагается сформулировать нулевую гипотезу о том, была ли рекламная кампания эффективной. • Обсуждается, как сформулировать эту гипотезу на формальном языке. 01:44:21 Интерпретация результатов • В видео обсуждаются результаты анализа данных и их интерпретация. • Обсуждаются различные методы анализа данных и их применение к конкретным задачам. 01:50:37 Анализ данных • В видео обсуждается анализ данных, связанных с рекламой и ее эффективностью. • Обсуждаются различные гипотезы и их вероятность. • В частности, обсуждается вероятность того, что киоски мороженого до и после рекламы приносили одинаковое количество денег. 02:03:23 Оценка времени до постановки окончательного диагноза • В видео ставится задача оценить время до постановки окончательного диагноза для рабочих, страдающих от профессиональных заболеваний. • Обсуждаются различные подходы к решению этой задачи и их эффективность. 02:14:06 Работа с датами и шкалами • В видео обсуждаются различные подходы к работе с датами и их классификация по шкалам. • Обсуждается вопрос о том, как можно отнести дату к интервальной шкале. 02:17:03 Анализ выживаемости • Участники обсуждают анализ выживаемости и его применение в медицине. • Они обсуждают различные методы и подходы к анализу выживаемости, включая анализ выживаемости и конвертацию данных. 02:21:36 Создание нового столбца • Участники создают новый столбец в датафрейме, который будет содержать разницу во времени между двумя датами. • Они используют различные методы для создания нового столбца и обсуждают, как это можно сделать. 02:33:05 Оценка времени получения диагноза • Участники обсуждают, как оценить время, которое требуется для получения окончательного диагноза. • Они обсуждают, как это можно сделать, используя данные из базы данных. 02:44:09 Фильтрация данных • Участники обсуждают фильтрацию данных, чтобы оставить только те случаи, где окончательный диагноз был поставлен раньше. • Они также обсуждают, как это можно сделать с помощью различных методов и подходов. Весь плейлист: