Статистика и A/B-тесты. Полный гайд для ML/DS/DA.

Мой тг (в том числе по вопросам менторства): https://t.me/+vN7psQGmIL85MjBi В этом ролике я залечиваю свою "детскую" травму – делаю то, что мне в свое время никто никогда не объяснял и то, как я хотел, чтобы это объяснили мне ранее – объяснение аппарата статистического тестирования на пальцах с декомпозицией до атомов и понятными аналогиями. Тайм-коды: 00:00 интро 01:28 что такое распределение и как оно выглядит для численной, бинарной и категориальной величин 03:37 понятие генеральной совокупности и подвыборки (выборки) 05:40 основные характеристики распределения, 06:50 СКО выборочного среднего – БАЗА ВСЕГО 09:43 центральная предельная теорема, почему "случайности неслучайны" 11:50 ЦПТ в действии для вещественных (численных) величин 13:42 ЦПТ в действии для бинарных (категориальных) величин 20:30 Z и T-распределения: что это такое и зачем они нужны 24:50 понятие НУЛЕВОЙ и АЛЬТЕРНАТИВНОЙ гипотез для статтестов 28:17 математика одновыборочного статтеста 29:23 математика двухвыборочного статтеста 30:55 понятие ошибок I и II рода 34:00 минимально наблюдаемый эффект, формула его оценки 37:18 методы снижения дисперсии для уменьшения значения минимально наблюдаемого эффекта 40:44 как проводить статтесты, если исходная величина не подчиняется нормальному распределению 42:51 заключение #datascience #machinelearning #statistics