DavidErikMollberg/kennsluromur huggingface dataset:
sagt ef eitthvað er fyrir neðan Q einn mínus einn og hálfur sinnum IQR þá er það útlagi og við færum hann inn fyrir Og eins ef við erum fyrir ofan Q þrír plús einn komma eitt og hálft interquartile range þá færum við það inn fyrir
Eins neural networks þau vilja líka að maður sé á sama skala þannig að þetta er bara ágætis venja að að sem sagt skala gögnin Og þetta sem sagt snýst um það að færa öll gögnin yfir á sama skalan inn á sama range ið Þannig að til dæmis ef að við erum með já
skóstærð sem er á bilinu þrjátíu og fimm til fjörutíu og sex til dæmis og svo erum við með hæð í sentimetrum hún er á bilinu einn og fimmtíu og tveir og tíu segjum sem svo þá eru þetta mjög mismunandi skalar en ef við skölum þetta þá fer það bæði inn á sama bilið Og og hérna og hérna til dæmis líka innkoma
á móti aldri þar ertu líka með mjög mismunandi skala kannski ertu með mörg hundruð þúsund í laun en þú ert bara á bilinu tuttugu og þriggja til sextíu og fimm Þannig að hérna þar þarf maður líka að skala Og þá erum við með hérna tvo option a það sem heitir min max scaling þar sem að þú einfaldlega tekur hverja mælingu dregur frá minnstu
mælinguna í þeim dálki svo deilirðu með hérna mismuninum á stærsta og minnsta gildinu og þetta gerir það að verkum að breytan hún verður á bilinu núll og upp í einn það til dæmis þegar þú ert með með hérna laun þarna þá í staðinn fyrir að vera á bilinu hundrað þúsund upp í eina milljón þá ertu búinn að færa það þannig að það sé allt saman á bilinu núll upp í einn
Og hin aðferðin er að nota sem sagt z score þar sem við bara stöðlum allar breyturnar í dálkinum Ókei og svo erum við með eitthvað sem er nauðsynlegt stundum líka það er að sem sagt transforma gögnin
Og þá sem sagt fáum við log normal dreifingunna og þá lítur þetta svona meira út eins og normaldreifingin sem að hérna er oft betra að vinna með Þannig að þið getið ímyndað ykkur það að hérna hafa lág gildi miklu meira vægi heldur en há gildi en hérna ekki Það er svona pælingin
Þá það er náttúrlega voðalega oft sem maður er með excel skjöl af því að fólk er svo mikið að vinna í excel Og þá getur maður þetta þá bara að lesa þeir inn gögnin og allt lítur mjög fallega út Svo getum við lesið inn JSON fæla ef að gögnin okkar eru sett upp á þann hátt og þá kemur þetta hérna voðalega fallega í í hérna í pandas nei fyrirgefðu í JSON
Og eins HTML ef þið eruð með sem sagt HTML streng þá getið þið bara lesið hana beint og gögnin bara koma inn í Python eins og þau eru sem sagt á þessu svæði á þessu URL i og svo eru þið með nokkra aðra eiginleika líka Við erum með sem sagt HDF við erum með SQL við erum með SAS Python og pandas ræður við þetta allt saman og kannski að lokum að hérna pickle það er sem sagt það sem er sem sagt raunverulega python format
Þannig að það er mjög gott að nota það þegar maður er að vinna bara í Python það sem sagt hérna er mest compatible segjum sem svo En alla vegana hérna ég ætla að leyfa ykkur að skoða þetta sjálf eigum við ekki að taka fimm mínútur í pásu og svo förum við í notebook ið
Heyrið þið eigum við þá að byrja eða
Sem sagt í dag þá ætlum við að tala um tölfræði og líkindafræði
sem eru bæði svona já svolítið undirstaða undir gagnagreiningu af því að í gagnagreiningu þá erum við náttúrulega að vinna með mikið af gögnum
Og það er hérna akkúrat sem sagt tölfræðin sem að maður notar þegar maður er að vinna með mikið af gögnum
Þá er þetta svona búið að breytast og tölfræðin núna er rosalega mikið að þróast með þessari nýju tækni sem er komin
En samt í grunninn þá náttúrulega er þetta ennþá þetta það sama að safna gögnum greina þau túlka þau og setja þau fram á hátt sem fólk getur skilið sem sagt
ekki bara að vera með einhvern lista af einhverjum tölum heldur kannski að setja þær upp á myndrænan hátt eða að reikna einhver hérna svona hérna
séu bara sem sagt sé fylgni á milli þeirra
Og og hérna þannig að það er mjög gott að vera sem sagt leikinn í því að að vinna með gögn sama hvort þið séuð að nota Python eða eða eitthvað annað
eitthvað annað gagnasafn og þetta er það sem þið eruð búin að vera að sjá seinustu viku
Magnús er búinn að vera með þá eru þið búin að vera alltaf með eitthvað gagnasafn og eruð að vinna með þessi gagnasöfn
leið til þess að vinna með gögn er hérna sem þið sjáið hér
einhver sem var ekki giftur í gær En svo er hún gift í dag Og ef þú sem sagt extrapolate ar þetta þá hérna
mun hún vera búin að eignast marga eiginmenn áður en langt um líður
en sem sagt þegar við erum að vinna með tölfræði þá eru nokkur grunnhugtök sem að við þurfum að hafa á hreinu Annars vegar
breyta sem að hérna er einhvers konar ástand sem að hérna getur tekið mismunandi gildi eins og til dæmis hæð eða þyngd eða litur eða kyn Þetta er dæmi um breytu
Og við yfirleitt gerum greinarmun á tvenns konar breytum annars vegar strjálum breytum og hins vegar samfelldum breytum þar sem strjálar breytur skiptast í einhvers konar flokka eins og til dæmis einkunnir eða litur eða kyn
á meðan að samfelldar breytur eru bara sem sagt rauntölur raunverulega
til dæmis eins og tími eða þyngd eitthvað sem þú getur tekið hvaða gildi sem er á einhverjum hérna bili
draga einhverjar ályktanir um einhvern hóp til dæmis alla Íslendinga
eða alla í heiminum eða bara hvað sem er
Og þessi hópur sem er þessi heild kallast þýði eða population og þá er þá verið að tala um alla
í einhverjum skilningi segjum til dæmis alla Íslendinga eða alla nemendur í HR
En svo vill þannig til að það er ekkert alltaf hægt að mæla hæðina hjá öllum og hafa alla með í þínu þinni hérna
tölfræðilegu greiningu og þess vegna tekur maður þýði nei fyrirgefðu maður tekur hérna
sample sem er hérna úrtak
Þú velur einhvern ákveðinn fjölda úr öllu þýðinu sem á að vera svona hérna
það sem kallast representative sample þetta á að vera hluti af þýðinu sem að er sem hegðar sér eins og allt þýðið
Þannig að þið getið ímyndað ykkur
ef þið ætlið að að hérna fá úrtak sem að er
Þannig að þegar maður er að velja sér þetta úrtak þá þarf maður að passa það að það sé eins og þýðið Það þarf að vera representative
Og svo eru þessar breytur sem við erum að spá í Það eru til nokkrar tegundir af breytum og þá sem sagt skiptast þær yfirleitt í þessa fjóra flokka
Við erum með sem sagt nominal scale þar sem við erum með eitthvað sem er ekki raðað Þá ertu bara með einhvern bara sem sagt tilheyrirðu einhverjum ákveðnum flokki eins og til dæmis litur
eða kyn Það myndi vera nominal scale af því að það er engin röðun á milli þeirra það er ekkert betra að vera blár eða rauður til dæmis
Það myndi vera sem sagt nomilal nominal Og svo ertu með ordinal scale þar sem þú ert með einhvers konar röðun á milli flokkanna þinna
En þú getur samt ekki sagt að sá sem er
í efsta flokkinum sé endilega helmingi betri en sá sem er í öðrum flokkinum til dæmis
Eins þegar þú ert með svona kapphlaup eða einhvers konar já kapphlaup til dæmis hér
svona hestaveðhlaup
Það er bara svona einföld röðun án þess að þú gerir greinarmun á því hversu miklu mikill munurinn er á milli þeirra
Og svo í þriðja lagi ertu með það sem heitir interval scale þar sem að þú ert með jafnt bil á milli alls staðar
og það um dæmi um það er til dæmis hérna hiti
eða helmingi stærra eða helmingi meira
og það er allt sem við svona mælum hérna lengdir og þyngdir og og svoleiðis
Það myndi þá vera ratio scale Og og verð þar sem við erum með eitthvað sem sagt núll á skalanum okkar
Og hérna sjáið þið sem sagt yfirlit yfir þessa skala og svona grunneiginleika og hvaða hérna
hvernig við getum borið saman hluti í þessum skölum Þannig að þið sjáið til dæmis nominal scale þar sem við vorum með til dæmis liti eða einhvers konar flokka
Þar hérna geturðu bara séð hvort þeir séu eins eða ekki eins sem sagt bara jafnt og eða ekki jafnt og
Og svo eftir því sem við förum niður þennan skala þá geturðu gert fleiri sem sagt operations þar til þú kemur í þennan seinasta ratio skala þar sem að þú getur
borið saman hver er stærri og hver er minni þú getur lagt og dregið lagt saman og dregið frá og og svo framvegis
Tölfræði skiptist yfirleitt í það sem heitir descriptive og predictive statistics þar sem að í fyrra descriptive statistics þá ertu að bara taka gögn sem eru til og og hérna
Og þá ertu oft sem sagt að taka saman einhverjar töflur eða búa til einhverjar myndir eða eitthvað slíkt til þess að
gera skiljanlegt það sem er í gögnunum
til þess að taka saman kannski í eina tölu
eitthvað einhverja heila breytu eins og til dæmis að taka meðaltal eða finna miðgildi það eru stikar sem við getum reiknað út frá breytunum okkar
Og þetta er sem sagt mjög einfaldur stiki sem þú getur reiknað fyrir einhverja breytuna í gagnasafninu þínu
og þá veistu svona nokkurn veginn hvernig tölurnar liggja Sem sagt ef ég myndi spyrja ykkur öll hvað þið eruð gömul
Þá get ég reiknað meðaltalið til þess að fá meðalaldurinn í í þessum í þessum fyrirlestri
Og svo það sem tengist mjög meðaltalinu það sem heitir dreifni eða variance þar sem við erum að mæla hversu dreifð gögnin eru hversu langt út frá meðaltalinu eru þau
Já þannig að við hérna drögum alltaf frá sem sagt við tökum öll hérna gildin okkar og drögum meðaltalið frá setjum það í annað veldi og svo deilum við aftur með fjöldanum og þá vitum við svona nokkurn veginn hversu langt frá meðaltalinu gögnin liggja að jafnaði
Og svo það sem er mjög algengt er að vinna með það sem heitir staðalfrávik þar sem þú tekur kvaðratrótina af af þessari dreifni
Já og við sjáum á eftir hvernig við hérna reiknum þetta í Python
fyrir sig og setur það upp sem sagt sem svona dálka eins og þið sjáið hér þannig að hérna ertu með hérna já þrýsting í í dekkjum
á einhverjum mótorhjólum greinilega og þá er búið að sem sagt telja saman hversu mörg dekk voru með þrýstinginn á milli
þann þrýsting Og þá getum við séð svona hvernig þessi gögn dreifast
Við sjáum það til dæmis hér að það er algengast að vera með þrýsting þarna í kringum þrjátíu og fjóra komma fimm
en í báðum endunum þá er eru eru færri sem sagt mótorhjól með þennan lág annaðhvort mjög lága eða mjög háa þrýsting
Og þetta er svona eins og þið sjáið kannski svona bjöllukúrfa sem er mjög algengt algeng hérna í tölfræði þetta er svona normaldreift
Og þá er þetta svona þessi já þessi bjöllukúrfa það er sem sagt hár toppur í miðjunni sem svona sem svona lækkar niður til beggja hliða og og teygist svona út til sitthvorrar hliðarinnar
sem sagt reikna og vinna með
þessar breytur
er gott að nota þessi
föll sem að hérna ég ætla að fara í gegnum núna Í fyrsta lagi þá erum við með það sem heitir probability mass function eða einfaldlega massa fagl fall
Og þið sjáið til dæmis hér að massafall er bara fall sem er bara líkurnar á að breytan þín taki eitthvað ákveðið gildi
Þegar þú ert með sem sagt
strjála strembis slembistærð
Og þetta massafall hefur ákveðna eiginleika
það er aldrei mínus tuttugu prósent líkur á því að eitthvað gerist Það er alltaf núll eða stærra
og til þess að finna líkurnar á ákveðnum atburði
þá sem sagt summar maður upp allar líkurnar fyrir gildin sem eru í þessum atburði þannig að þið ímyndið ykkur að maður sé að kasta tening
það myndi vera dæmi um strjálan slembiatburð
og þá er það sem getur komið upp á teningnum er einn tveir þrír fjórir fimm og sex
Þannig það mundi vera sem sagt litla x ið okkar hér
Og þá myndu líkurnar á einstökum atburði vera einn á móti sex Af því það er jafnlíklegt að hver hlið komi upp á teningnum
Og svo ef við myndum vilja vita hverjar eru líkurnar á því að við fáum slétta tölu þá vitum það að sléttu tölurnar eru hvað tveir fjórir og sex
Þá myndum við summa saman líkurnar á að fá tvo líkurnar á að fá fjóra og líkurnar á að fá sex
það eru sem sagt individual líkur
og myndum þá fá út hálfan Sem sagt líkurnar á því að fá upp slétta tölu er hálfur
Og sem sagt massafall er bara semsagt leið til þess að tákna tákna þetta
Og hérna sjáið þið annað dæmi Við erum með einhverja slembistærð strjála slembistærð x sem getur tekist þrjú gildi einn tvo eða þrjá
Og þá teiknum við þetta massa táknum við þetta massafall á þennan hátt
Og hérna annað dæmi um massafall að við erum með hérna
Og sem sagt hérna af því þetta er sem sagt
tíkall sem er sem sagt sanngjarn það er jafnlíklegt að báðar hliðarnar komi upp
Og þá verður þetta útkomumengið okkar ef við köstum þrisvar Við getum fengið upp sem sagt
H H H sem sagt alltaf heads
við getum fengið fyrst heads svo heads og svo tails þá er þetta sem sagt útkoman H H T
og svo framvegis þannig að þetta eru allir mögulegir
allar mögulegar útkomur í útkomumenginu okkar ef við köstum pening þrisvar sinnum Átta mismunandi möguleikar
og við viljum finna sem sagt massafallið
Og þá sjáum við það það er táknað á þennan hátt að líkurnar á að fá aldrei upp heads
er einn á móti átta af því það er einn atburðurinn þarna T T T
í átta staka mengi
liðir þar sem er eitt H
líkurnar á því að ég fái tvisvar sinnum heads eru eins þrír áttundu af því það eru þrír atburðir þar að sem eru tvö H og að lokum líkurnar á því að fá sem sagt alltaf upp heads eru einn áttundu af því að það er alveg eins sem sagt einn atburður þarna
þar sem það kemur alltaf upp alltaf upp heads
En þið hafið væntanlega séð þetta áður er það ekki Þið kannist alveg við þetta
Þessi dæmi sem ég tók núna þau díla bara við mjög lítil útkomurúm mjög lítil hérna mengi
sem sagt allt saman stækkar og það eru mun meiri möguleikar í boði og það verður líka meira svona noise í gögnunum
og og sem sagt líkurnar á því að hver einstakur atburður gerist verður ólíklegri og ólíklegri
raða þeim saman í svona flokka
eða að bara díla við þá sem sem sagt
samfelldan hátt með því að nota það sem heitir hérna
cumulative distribution function sem er sem sagt
þar sem þú ert búinn að summa up eða sem sagt já leggja saman
líkurnar á þessu öllu saman sem að
maður gerir með því raunverulega að maður vill reikna líkurnar á því að af
Og þannig að til dæmis ef þú vilt vita
hver sem sagt þú tekur eina manneskju og þú mælir hvað hún er há
Og þetta sama á við um einkunnir þið sjáið þetta í einkunnagjöfinni held ég að maður fær sem sagt einhverja tölu sem svona rank
Búinn sem sagt að raða öllum upp og svo finnurðu hversu stór hluti er minni en einhver ákveðinn
Og það er það sem heitir þetta cumulative distribution function
og það er sem sagt fall sem að varpar gildum yfir í percentile rank yfir í þennan rank yfir alla
Og þá er það táknað það sem sagt á þennan hátt að hérna CDF ið af einhverju gildi eru líkurnar á því að slembistærðin sé minni en eitthvað ákveðið gildi
Og í þessu einfalda dæmi hér ef við erum með hérna úrtak með þessum þessum fimm gildum einn tveir tveir þrír og fimm
þá getum við reiknað út CDF ið af þessu tiltekna dæmi á þennan hátt Við munum við röðum upp tölunum í stærðarröð eins og er reyndar búið að gera hér
þannig að CDF af núll er núll Af því það er enginn sem er minni heldur en núll CDF af einum er núll komma tveir eða tuttugu prósent
af því að það er ein tala af þessum fimm sem er minni eða jöfn heldur en einn
Þannig að tuttugu prósent af þessu mengi er minna eða jafnt og einn Og á sama hátt þá er CDF inn af tveimur núll komma sex af því að sextíu prósent af þessu mengi er minna eða jafnt og tveir
Og svo framvegis og þegar þau koma út í hinn endann að CDF inn af fimm er einn af því allir eru minna eða jafnt og fimm
hvað hvernig er búið að gera þetta Í fyrsta lagi erum við með massafallið
það er þetta histogram þar sem er búið að telja tíðnina á hverju gildi fyrir sig
og svo varpar maður því yfir í CDF ið bara með því að leggja saman allt sem er fyrir neðan eitthvað ákveðið gildi og þá fær maður þessa kúrfu sem að sýnir hversu ört sem sagt líkurnar aukast
Og þegar maður er kominn með CDF ið þá er mjög auðvelt að reikna alls konar stika eins og til dæmis miðgildið Af því að miðgildið er gildið sem að er í miðjunni
Þá þarf fyrst að vera búið að raða þeim í rétta röð
frá minnsta til stærsta og þá er mil miðgildið einfaldlega gildið sem er akkúrat í miðjunni
Og það myndi svara til CDF þar sem x er minna en þar sem þetta er sem sagt jafnt og núll komma fimm
og það sama á við um hérna
IQR eða interquartile range sem er oft notað til þess að lýsa gögnum Það er raunverulega sá massi gagnanna sem er á milli tuttugu og fimm prósent og sjötíu og fimm prósent
af öllum gildunum
Og það er oft notað til dæmis þegar maður er að reyna að finna svona hérna
útgildi outliers í gögnum Þá er þetta IQR mjög gjarnan notað
sem svona einhvers konar miðja
í gögnunum og allt sem fer eitthvað ákveðið langt út fyrir þetta IQR það kallast þá sem sagt outlier og maður oft hreinsar þá bara í burtu þegar maður er að hreinsa gögnin sín í upphafi
Þetta sem við erum búin að tala um hingað til á við um strjálar
sem sagt dreifingar
Þegar maður á er að eiga við samfelldar þá hérna
notar maður hérna bara samfelldan CDF
Og þetta er hérna
líkindadreifing sem er oft notuð fyrir svona atburði sem að geta gert bara hvenær sem er
og og hérna það sem sagt CDF inn fyrir normaldreifingu lítur svona út og þetta er sem sagt ef þú myndir diffra þetta þá fengi maður út sem sagt þessa bjöllukúrfu sem ég talaði um áðan
mestar líkurnar á því að eitthvað gerist er akkúrat akkúrat í miðjunni
Og þetta er sem sagt CDF ið fyrir það
Og og hérna og til þess að tákna normaldreifinguna þá þarf maður tvo parametra annars vegar mu sem er meðaltalið og hins vegar sigma sem að er staðalfrávikið
Og þegar maður hefur þessa tvo parametra þá getur maður sem sagt teiknað upp þessa kúrfu og og nýtt sér hana
Til dæmis þá er sem sagt fæðingarþyngd er er normaldreifð og rosalega margt í daglegu lífi er normaldreift þegar maður fer að skoða fer að skoða gögnin
Já og sem sagt
þegar þú ert með sem sagt samfellda líkindadreifingu
þá geturðu tekið afleiðuna af CDF inu og þá færðu sem sagt þéttleikafallið eða PDF
Og það er þá eins og ég var að tala um það myndi vera normalkúrfan okkar
meðan að CDF ið sýnir hvernig líkurnar aukast
Og þá sjáum við hérna hvernig er hægt að tákna það ef við erum með sem sagt líkurnar á því að slembistærðin X stóra X falli á milli mínus hálfs og hálfs
Það er jafngilt því að heildar PDF ið frá bilinu mínus hálfur upp í hálft sem er það sama og að reikna CDF ið í gildinu hálfur og draga svo frá CDF ið í gildinu mínus hálfur Þannig að þú ert búinn að finna stofnfallið af því að CDF er stofnfallið af PDF
Þess vegna geturðu bara sett það inn og sett svo mörkin inn eins og maður heildar
í tölfræðigreiningu og stærðfræði stærðfræðigreiningu og tölfræði Nei
sem segir bara það að ef að maður er með nógu stórt úrtak úr einhverju þýði þá er sem sagt meðaltalið á úrtakinu það sama og meðaltalið á þýðinu Þetta er mikið notuð setning af því að hún sem sagt já hefur svona sterkar afleiðingar
fyrir gögnin Af því að um leið og maður veit að eitthvað er normaldreift þá er
Þannig að það að vera normaldreift er mjög sem sagt sterkur sterkur eiginleiki
Já og hérna sjáið þið sem sagt hvernig þetta tengist allt saman sem ég er búin að vera tala um sem sagt massafallið og dreififallið
Að
Og þá hérna
vorum við með hérna massafallið
að það sem sagt var bara raunverulega tíðniritið
Og svo getum við sum að up eða sem sagt lagt saman allar líkurnar og þá fáum við þetta sem sagt CDF sem að vex svona upp
strjálar strembistærðir En svo eftir því sem að
fjölgar
þá verður þetta svona allt miklu meira smooth þá hættir þetta að vera bara þú veist í svona einhverjum bútum og þetta verður bara allt saman mjög svona smooth og fallegt
Og þá förum við yfir í sem sagt samfelldar líkindadreifingar
og þá tölum við líka um sem sagt CDF
Og svo þegar við erum með sem sagt PDF sem er
þéttifallið
ef við tökum öll gildin og svona klippum þau niður í bins
þá fáum við aftur þetta
þetta strjála massafall
er samfellt Og þá er það kúrfa sem myndi kannski vera svona svolítið smooth
Og það er oft sem maður sér náttúrulega þegar maður er með gögn og er að er að hérna teikna histogram að þá er þetta svona sett niður í bins og þá verða allar súlurnar svona allar kassalaga og og hérna og þetta er svona sambandið þarna á milli
Og þið sjáið það líka að hérna
að þessa samsvörun á milli þess sem er strjáls og þess sem er samfellds að
Þetta eru svona sambærilegar aðgerðir
En svo er líka hægt að nota inferential statistics þar sem maður er að draga einhverjar ályktanir og maður er að nota gögnin til þess að eins og ég segi draga ályktanir
þá ætlum við að segja það að meðalaldur allra Íslendinga sé líka tuttugu og eins árs Þetta er dæmi um það að við myndum draga einhverja ályktun sem að í þessu tilfelli myndi örugglega ekki vera rétt af því að þið eruð kannski ekkert voðalega gott úrtak af öllum Íslendingum
En þetta er svona dæmi dæmi um það
er til dæmis normaldreift og þá getur maður notað normaldreifinguna til þess að draga ályktanir
meta styrkleika sem sagt á milli tveggja breyta Hversu mikil tengsl eru á milli breyta Getum við notað eina breytu til þess að spá fyrir um gildi annarrar breytu
þær eins og ég segi þær læra af gögnunum og maður notar þessar aðferðir til þess að spá fyrir um eitthvað sem er áður óséð
Þannig að til dæmis bara með gagnasafn og maður beitir á það er einhver aðferð eins og til dæmis hérna svona hvað heitir það decision trees
að maður vill svo nota módelið sem maður lærir á gögnunum til þess að spá fyrir um einhver áður óséð gögn
Og það er það sem inferential statistics gerir líka að það kennir manni hvernig maður á að spá fyrir um eitthvað sem maður hefur ekki séð áður
Sem dæmi um þetta er líka til dæmis í í tímaraðagreiningu þar sem maður vill spá fyrir um eitthvað sem á að gerast á morgun út frá því sem þú veist um fortíðina
Hvernig á veðrið að vera á morgun
og þá notar maður oft sem sagt
historíuna sem maður veit söguna
Og og hérna það stendur hérna að
núna erum við búin að gefast inn smá inngang af þessu sem heitir escriptive st descriptive statistics
og þið munuð sjá það svo aftur í næstu viku þegar að við förum í hérna myndræna framsetningu
En það sem við viljum vinna okkur að er þetta inferential statistics þetta það að geta spáð fyrir um
og áður óséð óséð gögn
Ef við förum núna yfir í notebook ið okkar
sem við vorum með hérna það sem sagt eru tvö svona Jupyter notebook fyrir daginn í dag annars vegar um tölfræði og hins vegar um líkindafræði
Ég ætla að fara í líkindafræðina á eftir við ætlum að byrja bara á tölfræðinni
Og svo erum við með eins og ég talaði um áðan það að að kasta teningi
Teningur er náttúrulega bara strjál slembistærð sem getur tekið sex gildi einn tveir þrír fjórir fimm og sex
Og við gætum táknað það sem svona með í Python ef við erum með þennan hérna stats library
Og þá er teningurinn okkar einfaldlega slembitala á bilinu einn upp í sex sem sagt slembin heil tala á bilinu einn upp í sex og það stendur hérna sjö af því að það er sem sagt ekki tekið með Það er allt upp að sjö Einn tveir þrír fjórir fimm og sex
Og svo hérna þetta RVS er raunverulega bara hérna
hending að við getum sagt honum hérna með því að gera dice punktur RVS tíu þýðir raunverulega kastaðu teningnum tíu sinnum
Og þegar við köstuðum honum tí þúsund sinnum þá var stærsta gildið sex Þannig að á þessum tening kom upp sex alla vega einu sinni þegar við köstuðum honum þúsund sinnum
Og svo viljum við reikna líkurnar á því að fá upp fjóra til dæmis þegar maður kastar tening
Og þar notum við sem sagt þetta massafall sem heitir bara PMF
slembna hending
Og svo viljum við finna út sem sagt líkurnar á því að fá fjóra eða minna
og þá notum við CDF ið sem muniði var uppsöfnuðu líkurnar
og segjum dice punktur CDF af fjórum og þá er það sem sagt
fjórir eða minna og fáum upp tvo þriðju
Og svo líkurnar á því að fá gildi á milli tveggja og fjögurra
Og þá þurfum við að taka þetta í sem sagt tvo hluta Við þurfum að sem sagt finna líkurnar á því að fá fjóra og minna og draga svo frá líkurnar á því að fá einn og minna
Sem er þá hérna CDF af fjórum mínus CDF af einum og þá fáum við út hálfa hálfan
Og svona sem sagt getið þið notað
dreififöll og massaföll
á einfaldan hátt
Einhverjar spurningar um þetta Nei
Þá erum við sem sagt komin í hérna
Sem sagt við bara byrjum á því að búa til fimmtíu slembitölur á bilinu núll og upp í einn
Og svo getum við plottað histogramið
og þá sjáið þið hérna að það er búið að binna þetta svona í í hérna
nokkra flokka og og sjáið hvernig þetta skiptist þannig að ef við myndum keyra þetta aftur
þá myndum við fá annað histogram af því að tölurnar breytast af því þetta er náttúrulega slembið
Svo erum við með hérna
Þið kannski
já takið eftir því að þetta er sem sagt wheat þetta er hveiti en ekki weed
þó að það standi mjög gjarnan hérna í textanum fyrir neðan weed þá á þetta að vera sem sagt wheat
Ekki láta það rugla ykkur