С нетерпением жду выхода новых видео на канале ritvikmath, с тех пор как на него наткнулся. Честно говоря, я никогда не задумывался, что доказательство валидности* функции плотности вероятности стандартного нормального распределения – нетривиальная задача.
* валидная функция плотности вероятности (pdf) должна интегрироваться в 1, но существуют функции не обладающие таким свойством, но которые можно использовать вместо настоящих pdf в качестве априорных распределений в байесовском статистическом выводе. Очень известный пример –конъюгированное априорное распределение Джеффриса для биномиального распределения (Beta(1/2, 1/2)).
* валидная функция плотности вероятности (pdf) должна интегрироваться в 1, но существуют функции не обладающие таким свойством, но которые можно использовать вместо настоящих pdf в качестве априорных распределений в байесовском статистическом выводе. Очень известный пример –конъюгированное априорное распределение Джеффриса для биномиального распределения (Beta(1/2, 1/2)).
YouTube
You Can't Solve This Integral Without Making It Harder
The coolest integral I've ever seen!
0:00 First Attempt
2:34 The Solution
10:34 Data Science Connection
0:00 First Attempt
2:34 The Solution
10:34 Data Science Connection
🔥2👍1
Forwarded from Maksim Kuznetsov
Симпатичная задчака по генетике/терверу. Xh - аллель гемофилии, вопрос: какова вероятность того, что женщина обведенная окружностью является носителем?
🔥2
Человек анализом данных занимается, говорит, что профессионально, пишет пост, утверждения в котором можно элементарно проверить, для этого не нужно знать математику.
Forwarded from статИИстик
Как можно сравнить группы по тем или иным количественным переменным, чтобы исключить влияние других ковариат, например, пола и возраста? Читайте на statshots.ru
статИИстик
Как можно сравнить группы по тем или иным количественным переменным, чтобы исключить влияние других ковариат, например, пола и возраста? Читайте на statshots.ru
y <- swiss$Agriculture
x <- swiss$Education
z <- swiss$Examination
resid_y_on_z <- residuals( lm(y ~ z) )
resid_x_on_z <- residuals( lm(x ~ z) )
## Adjusted coefficient x on y
coef( lm(y ~ x + z) )[[2]]
#> [1] -0.7379441
## То что предлагается в публикации
coef( lm(resid_y_on_z ~ x) )[[2]]
#> [1] -0.3779868
## То как это работает на самом деле
coef( lm(resid_y_on_z ~ resid_x_on_z) )[[2]]
#> [1] -0.7379441
## И так тоже работает
coef( lm(y ~ resid_x_on_z) )[[2]]
#> [1] -0.7379441
## NB! стандартные ошибки для оценок
## будут недооцененными и число степеней свободы
🤗2
Порядковые переменные мне представляются очень сложными как с точки зрения анализа, так и с точки зрения визуализации, поэтому всегда радуюсь, когда встречаю что-то простое и элегантное, связанное с ними.
Сегодня наткнулся на простой и красивый подход к визуализации связанных порядковых переменных, сам я часто для этих целей часто использовал alluvial plots, но теперь кажется это в прошлом.
Сегодня наткнулся на простой и красивый подход к визуализации связанных порядковых переменных, сам я часто для этих целей часто использовал alluvial plots, но теперь кажется это в прошлом.
🔥5
Блуждал по интернету и наткнулся на такое:
курс по причинно-следственному выводу от Нобелевского лауреата 2021 года
https://mru.org/courses/mastering-econometrics/path-cause-effect
курс по причинно-следственному выводу от Нобелевского лауреата 2021 года
https://mru.org/courses/mastering-econometrics/path-cause-effect
Marginal Revolution University
The Path from Cause to Effect | Marginal Revolution University
If you're looking to untangle cause and effect in a complex world, then econometrics is what you seek. Join MIT professor Josh Angrist, aka Master Joshway, and learn to master the econometrics
🔥2
Biostatistics on the Table
Блуждал по интернету и наткнулся на такое: курс по причинно-следственному выводу от Нобелевского лауреата 2021 года https://mru.org/courses/mastering-econometrics/path-cause-effect
Сам не смотрел, но промо курса нельзя не оценить высоко )
На фото собственно автор курса и лауреат НП по экономике Джошуа Ангрист
На фото собственно автор курса и лауреат НП по экономике Джошуа Ангрист
Forwarded from ЦенСИБ (ex-ЛССИ)
#методы #сausal #inference #учебники #публикации
Ведущий научный сотрудник ЛССИ Борис Соколов недавно выложил в публичный доступ черновую версию своего обзора основных целевых величин (эстимандов), использующихся в статистическом каузальном анализе: АТЕ, АТТ, АТС и прочиетыквенные LATE с CATE. Хотя это ещё не полноценная статья, прошедшая рецензирование, данный текст может оказаться полезным как студентам, так и "взрослым" исследователям или прикладным аналитикам, применяющим соответствующие методы на практике - благо на русском языке литературы по теме откровенно мало.
P.S. Если вы найдёте в рукописи ошибки, неточности, упущения и т.д., или у вас будут иные идеи насчёт того, как её улучшить, можно написать напрямую автору на электронную почту - он открыт к обратной связи и конструктивной критике.
Ведущий научный сотрудник ЛССИ Борис Соколов недавно выложил в публичный доступ черновую версию своего обзора основных целевых величин (эстимандов), использующихся в статистическом каузальном анализе: АТЕ, АТТ, АТС и прочие
P.S. Если вы найдёте в рукописи ошибки, неточности, упущения и т.д., или у вас будут иные идеи насчёт того, как её улучшить, можно написать напрямую автору на электронную почту - он открыт к обратной связи и конструктивной критике.
👍2❤1🔥1
Уже давно заметил, что январь очень хороший месяц с точки зрения появления новых образовательных проектов. Хочу поделиться двумя, за которыми обязательно буду следить.
- Gavin Simpson выложил первое видео из серии, которая будет посвящена постпроцессингу обобщенных аддитивных моделей (GAM) с использованием пакета
- Стартовал полноценный курс от Jonathan Templin по пропущенным значениям, основанный на книге Applied missing data analysis (с реализацией методов в R c использованием пакетов
- Gavin Simpson выложил первое видео из серии, которая будет посвящена постпроцессингу обобщенных аддитивных моделей (GAM) с использованием пакета
{{gratia}}- Стартовал полноценный курс от Jonathan Templin по пропущенным значениям, основанный на книге Applied missing data analysis (с реализацией методов в R c использованием пакетов
{{mice}} и {{Amelia}} и даже JAGS и Stan обещаны). Здесь стоит добавить, что хороших видео-материалов по пропускам очень мало и к тому же в них часто используется "неконвенциональное" ПО вроде Mplus (как в серии семинаров Craig Enders, автора указанной выше книги часть 1, часть 2) или IVEware (как в серии семинаров Trivellore Raghunathan часть 1, часть 2, часть 3, часть 4)YouTube
FtBotH: Generalized Additive Models (GAMs)
Bottom of the Heap videos on Generalized Additive Models (GAMs)
🔥7👍2❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Раздумываю над темой для первого длинного текста на около(био)статистическую тему, а пока решил сделать небольшую рубрику, которую буду периодически наполнять содержанием.
Если вы думаете, что лекции и семинары по статистике от статистиков и (особенно) для статистиков - это скучно, то я с вами согласен 🙂, мой опыт именно такой, в среде профессиональных статистиков как-то очень немного талантливых рассказчиков, наблюдается даже странная ситуация, когда текст автора очень увлекательный, а к прослушиванию доклада по той же теме в исполнении того же самого автора такой эпитет применить совсем нельзя.
Но бывают исключения, одно из ярких открытий для меня - выступления Эндрю Гелмана, я иногда включаю их буквально для того, чтобы расслабиться. Особенно интересен контраст, тексты Гелмана всегда очень, иногда даже кажется, что чрезмерно, серьезные.
Если вы думаете, что лекции и семинары по статистике от статистиков и (особенно) для статистиков - это скучно, то я с вами согласен 🙂, мой опыт именно такой, в среде профессиональных статистиков как-то очень немного талантливых рассказчиков, наблюдается даже странная ситуация, когда текст автора очень увлекательный, а к прослушиванию доклада по той же теме в исполнении того же самого автора такой эпитет применить совсем нельзя.
Но бывают исключения, одно из ярких открытий для меня - выступления Эндрю Гелмана, я иногда включаю их буквально для того, чтобы расслабиться. Особенно интересен контраст, тексты Гелмана всегда очень, иногда даже кажется, что чрезмерно, серьезные.
❤3
Приятная новость: Дэвид Шпигельхалтер новую книгу написал. Будем ждать
https://www.barnesandnoble.com/w/the-art-of-uncertainty-david-spiegelhalter/1145549233?ean=9781324106111
https://www.barnesandnoble.com/w/the-art-of-uncertainty-david-spiegelhalter/1145549233?ean=9781324106111
Barnes & Noble
The Art of Uncertainty: How to Navigate Chance, Ignorance, Risk and Luck|Hardcover
Named a Best Book of the Year by Forbes and The Economist From our "greatest living statistical communicator" (Tim Harford) comes an invaluable, data-driven guide for understanding—and learning to embrace—risk and uncertainty in our daily...
❤2🔥2👍1
Симпатичная заметка под названием «Why Model?»
(не только про статистические модели)
https://www.cs.unm.edu/~joel/cs4all/WhyModel.pdf
(не только про статистические модели)
https://www.cs.unm.edu/~joel/cs4all/WhyModel.pdf
👍3
Решил поделиться ссылкой на недавнее видео Andrej Karpathy.
Вообще, если честно, мне приходится буквально заставлять себя интересоваться DL и LLM в частности, ну как-то не очень мне заходят эти темы, ассистентами и чатботами я практически не пользуюсь.
Но вот подход к изложению автора видео (это, на всякий случай, один из известных специалистов по DL, сооснователь OpenAI и т.д.) оказался не только довольно занимательным и было нисколько не скучно смотреть 3.5 часа подряд, но даже как будто появился интерес глубже погрузиться в тему (у него на канале, кстати, есть и технические туториалы, думаю, что они тоже очень полезные).
Вообще, если честно, мне приходится буквально заставлять себя интересоваться DL и LLM в частности, ну как-то не очень мне заходят эти темы, ассистентами и чатботами я практически не пользуюсь.
Но вот подход к изложению автора видео (это, на всякий случай, один из известных специалистов по DL, сооснователь OpenAI и т.д.) оказался не только довольно занимательным и было нисколько не скучно смотреть 3.5 часа подряд, но даже как будто появился интерес глубже погрузиться в тему (у него на канале, кстати, есть и технические туториалы, думаю, что они тоже очень полезные).
YouTube
Deep Dive into LLMs like ChatGPT
This is a general audience deep dive into the Large Language Model (LLM) AI technology that powers ChatGPT and related products. It is covers the full training stack of how the models are developed, along with mental models of how to think about their "psychology"…
❤3👍1🔥1
Forwarded from Bioinformatics Institute
Институт биоинформатики запускает серию открытых лекций «Разрушители статистических мифов»!
Регистрация |12, 19 и 26 марта в 19:00 МСК, онлайн
Преподаватели трека по биостатистике Института биоинформатики подготовили для вас серию лекций, которые разрушат самые популярные статистические мифы!
Почему нельзя пользоваться простыми алгоритмами для выбора статистического теста? Что же такое p-value, и чем оно не является? Нужно ли проводить проверку на нормальность, или это ничего не изменит? Эти, а также другие вопросы, вызывающие бурные споры как у новичков, так и у мастодонтов, мы обсудим на лектории!
🦖 12 марта, 19:00 МСК | Евгений Бакин
Миф №1: Статистика – наука точная, и в ней нет места мифам
🦖 19 марта, 19:00 МСК | Ольга Мироненко
Миф №2: Доверительные интервалы и р-значения – это то, чем они кажутся
🦖 26 марта, 19:00 МСК | Матвей Славенко
Миф №3: Ненормальное распределение требует ненормальных решений
Регистрация открыта до 26 марта 17:00 МСК: bioinf.me/stat_myths (если вы не получили письмо после регистрации – проверьте, пожалуйста, спам)
До встречи!
P.S.: Слушатели лектория больше никогда не будут ошибаться в вопросах статистики! Или будут. Всё как с динозаврами – 50/50!
#bioinf_education #bioinf_online @bioinformatics_institute
Регистрация |12, 19 и 26 марта в 19:00 МСК, онлайн
Преподаватели трека по биостатистике Института биоинформатики подготовили для вас серию лекций, которые разрушат самые популярные статистические мифы!
Почему нельзя пользоваться простыми алгоритмами для выбора статистического теста? Что же такое p-value, и чем оно не является? Нужно ли проводить проверку на нормальность, или это ничего не изменит? Эти, а также другие вопросы, вызывающие бурные споры как у новичков, так и у мастодонтов, мы обсудим на лектории!
Миф №1: Статистика – наука точная, и в ней нет места мифам
Миф №2: Доверительные интервалы и р-значения – это то, чем они кажутся
Миф №3: Ненормальное распределение требует ненормальных решений
Регистрация открыта до 26 марта 17:00 МСК: bioinf.me/stat_myths (если вы не получили письмо после регистрации – проверьте, пожалуйста, спам)
До встречи!
P.S.: Слушатели лектория больше никогда не будут ошибаться в вопросах статистики! Или будут. Всё как с динозаврами – 50/50!
#bioinf_education #bioinf_online @bioinformatics_institute
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍3🔥2✍1
Потихоньку начинаю пользоваться LLM, иногда это и забавно, и познавательно
https://www.youtube.com/shorts/BPbAJzAL7gw
https://www.youtube.com/shorts/BPbAJzAL7gw
YouTube
Ned Block: Why ChatGPT Struggles to Generate Accurate Watch Face Images
Full Episode: https://youtu.be/wM1fcZr0iSkMain Channel: https://www.youtube.com/@robinsonerhardtRobinson's Podcast #239 - Ned Block: Consciousness, Artificia...