واژگان تخصصی آمار
Which of the following is an example of probability distribution?
کدام یک از موارد یک نمونه از یک توزیع احتمال است؟
Which of the following is a measure for assessing the spread of data?
Anonymous Quiz
15%
Mean
80%
Variance
5%
Mode
0%
Median
واژگان تخصصی آمار
Which of the following is a measure for assessing the spread of data?
کدام یک از گزینه ها یک معیار برای سنجش پراکندگی دادهها است؟
مجموعه جهان آمار نوین با شعار نگرشی نو به دنیای دادهها و با برخورداری از دانشجویان و فارغ التحصیلان متخصص و متعهد طیف گستردهای از خدمات آماری را ارائه میدهد.
اهداف مجموعه جهان آمار نوین:
1- ارائه خدمات مشاوره آماری در زمینههای مختلف تحصیلی و صنایع مختلف
2- انجام پروژههای آماری با رویکرد علمی و کاربردی
3- برگزاری دورههای آموزشی آماری به منظور ارتقای دانش و مهارتهای آماری
4- ایجاد فرصتی برای دانشجویان جهت کسب تجربه عملی در زمینه آمار
5- تولید و تدوین محتواهای آموزشی در شبکههای اجتماعی
6-برگزاری نشستهای هم اندیشی با انجمنهای علمی دانشگاهها و فعالین آماری در شبکههای اجتماعی
7- فراهم نمودن زمینه تبادل نظر و تجارب بین اساتید و دانشجویان
امید است با همکاری و تعهد شما همراهان عزیز، شاهد فعالیتهای اثر بخش مجموعه جهان آمار نوین در راستای اهداف عالیه خود باشیم.
💬 تنها راه انجام کارهای بزرگ، عشق به کاری است که انجام میدهید.
🤝 با ما همراه شوید و در توسعه دانش آماری کشور سهیم باشید!
🌐 صفحات اجتماعی ما:
تلگرام
اینستاگرام
یوتیوب
لینکدین
شروع فعالیت:
1403/03/03
اهداف مجموعه جهان آمار نوین:
1- ارائه خدمات مشاوره آماری در زمینههای مختلف تحصیلی و صنایع مختلف
2- انجام پروژههای آماری با رویکرد علمی و کاربردی
3- برگزاری دورههای آموزشی آماری به منظور ارتقای دانش و مهارتهای آماری
4- ایجاد فرصتی برای دانشجویان جهت کسب تجربه عملی در زمینه آمار
5- تولید و تدوین محتواهای آموزشی در شبکههای اجتماعی
6-برگزاری نشستهای هم اندیشی با انجمنهای علمی دانشگاهها و فعالین آماری در شبکههای اجتماعی
7- فراهم نمودن زمینه تبادل نظر و تجارب بین اساتید و دانشجویان
امید است با همکاری و تعهد شما همراهان عزیز، شاهد فعالیتهای اثر بخش مجموعه جهان آمار نوین در راستای اهداف عالیه خود باشیم.
💬 تنها راه انجام کارهای بزرگ، عشق به کاری است که انجام میدهید.
🤝 با ما همراه شوید و در توسعه دانش آماری کشور سهیم باشید!
🌐 صفحات اجتماعی ما:
تلگرام
اینستاگرام
یوتیوب
لینکدین
شروع فعالیت:
1403/03/03
🔥3
واژگان تخصصی آمار
مجموعه جهان آمار نوین با شعار نگرشی نو به دنیای دادهها و با برخورداری از دانشجویان و فارغ التحصیلان متخصص و متعهد طیف گستردهای از خدمات آماری را ارائه میدهد. اهداف مجموعه جهان آمار نوین: 1- ارائه خدمات مشاوره آماری در زمینههای مختلف تحصیلی و صنایع…
روی این متن های آبی شده از صفحات اجتماعی انگشتت رو بزن وارد دنیای جهان آمار نوین شو که قراره با هم کلی از آمار بدونیم و نگاهی نو بهش داشته باشیم 😍
پیام بالا رو حتما واسه دوستات بفرست و بهشون خبر بده و اونارو بی نصیب نذار یالا تو میتونی بهت اطمینان دارم😉🌹
@StatisticalLanguage
پیام بالا رو حتما واسه دوستات بفرست و بهشون خبر بده و اونارو بی نصیب نذار یالا تو میتونی بهت اطمینان دارم😉🌹
@StatisticalLanguage
👍3
The only thing that stands between you and your dream is the will to try and the belief that it is actually possible.“تنها چیزی که بین شما و رویایتان قرار دارد، اراده، تلاش و ایمان به این است که واقعاً ممکن است.” – جوئل براونسلااااام به دوستان عزیز
همه وقت شما بخیر باشه 🌹🌹
امروز میخواهیم یه متن از یه کتاب خیلی قشنگ را با هم بخونیم و به یه سری سوالات جواب بدیم .
@StatisticalLanguage
Dear friends, read the text carefully and answer the questions.
Resampling methods are an indispensable tool in modern statistics. They involve repeatedly drawing samples from a training set and refitting a model of interest on each sample in order to obtain additional information about the fitted model.
For example, in order to estimate the variability of a linear regression fit, we can repeatedly draw different samples from the training data, fit a linear regression to each new sample, and then examine the extent to which the resulting fits differ.
Such an approach may allow us to obtain information that would not be available from fitting the model only once using the original training sample.
Resampling approaches can be computationally expensive, because they involve fitting the same statistical method multiple times using different
subsets of the training data.
However, due to recent advances in computing power, the computational requirements of resampling methods generally are not prohibitive.
In this chapter, we discuss two of the most commonly used resampling methods, cross-validation and the bootstrap.
Both methods are important tools in the practical application of many statistical learning procedures.
For example, cross validation can be used to estimate the test error associated with a given statistical learning method in order to evaluate its performance, or to select the appropriate level of flexibility.
The process of evaluating a model’s performance is known as model assessment, whereas the process of selecting the proper level of flexibility for a model is known as model selection. The bootstrap is used in several contexts, most commonly to provide a measure of accuracy of a parameter estimate or of a given statistical learning method.
For example, in order to estimate the variability of a linear regression fit, we can repeatedly draw different samples from the training data, fit a linear regression to each new sample, and then examine the extent to which the resulting fits differ.
Such an approach may allow us to obtain information that would not be available from fitting the model only once using the original training sample.
Resampling approaches can be computationally expensive, because they involve fitting the same statistical method multiple times using different
subsets of the training data.
However, due to recent advances in computing power, the computational requirements of resampling methods generally are not prohibitive.
In this chapter, we discuss two of the most commonly used resampling methods, cross-validation and the bootstrap.
Both methods are important tools in the practical application of many statistical learning procedures.
For example, cross validation can be used to estimate the test error associated with a given statistical learning method in order to evaluate its performance, or to select the appropriate level of flexibility.
The process of evaluating a model’s performance is known as model assessment, whereas the process of selecting the proper level of flexibility for a model is known as model selection. The bootstrap is used in several contexts, most commonly to provide a measure of accuracy of a parameter estimate or of a given statistical learning method.
Here are three multiple-choice questions based on the text, along with the correct answers:
1. What is the main purpose of resampling methods in statistics?
Anonymous Quiz
10%
To reduce the computational cost
30%
To fit a model only once
40%
To obtain additional information about the fitted model
20%
To simplify the model assessment process
2. What can resampling methods estimate in a linear regression fit?
Anonymous Quiz
9%
The cost of computation
27%
The variability of the fit
36%
The number of samples
27%
The type of regression mode
3. Which of the following are the two most commonly used resampling methods?
Anonymous Quiz
21%
Model assessment and model selection
57%
Cross-validation and the bootstrap
14%
Linear regression and logistic regression
7%
Training set and test set
💥متن را بخونید و کلماتی که تو متن استفاده شده رو به دقت بررسی کنید و به سوالات جواب بدید. به زودی یه فایل تو کانال قرار داده میشه که ترجمه متن و پاسخ سوالات هست.
سلام عصر زیبای بهاری تون بخیر 🌹🌹
امیدوارم روز دوشنبه بسیار عالی رو تا الان سپری کرده باشید 🌸
فایلی که قولش را داده بودیم خدمتتون ارسال شد.
مشتاقانه منتظر نظرات و پیشنهادات شما عزیزان هستیم .
@StatisticalLanguage
امیدوارم روز دوشنبه بسیار عالی رو تا الان سپری کرده باشید 🌸
فایلی که قولش را داده بودیم خدمتتون ارسال شد.
مشتاقانه منتظر نظرات و پیشنهادات شما عزیزان هستیم .
@StatisticalLanguage
👏4❤3
👍6❤🔥1
What is the critical region?
Anonymous Quiz
42%
a set of values for the test statistic for which the null hypothesis is rejected.
31%
a set of values for the test statistic for which the null hypothesis is not rejected.
15%
set of values for the test statistic for which the alternate hypothesis is rejected.
12%
set of values for the test statistic for which the alternate hypothesis is not rejected.
👍4❤🔥1
👍2🔥2❤🔥1❤1
👍3❤🔥1❤1🔥1🥴1