Полная статистика

Статистика — (Statistics) Статистика это общетеоретическая наука, изучающая количественные изменения в явлениях и процессах. Государственная статистика, службы статистики, Росстат (Госкомстат), статистические данные, статистика запросов, статистика продаж,… … Энциклопедия инвестора

Статистика теоретическая — наука, занимающаяся изучением приемов систематического наблюдения над массовыми явлениями социальной жизни человека, составления численных их описаний и научной обработки этих описаний. Таким образом, теоретическая статистика есть наука… … Энциклопедический словарь Ф.А. Брокгауза и И.А. Ефрона

статистика — статистика, статистики, статистики, статистик, статистике, статистикам, статистику, статистики, статистикой, статистикою, статистиками, статистике, статистиках (Источник: «Полная акцентуированная парадигма по А. А. Зализняку») … Формы слов

Нравственная статистика — (Moralstatistik, Statistique Morale) изучает массовые проявления человеческой деятельности вне сферы хозяйственных отношений. Вместе с демографией, рассматривающей биологические процессы, в которых человек играет лишь пассивную роль, и… … Энциклопедический словарь Ф.А. Брокгауза и И.А. Ефрона

Математическая статистика — Математическая статистика наука, разрабатывающая математические методы систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов. Во многих своих разделах математическая статистика опирается на … Википедия

ДОСТАТОЧНАЯ СТАТИСТИКА — для семейства распределений вероятностей или для параметра статистика (векторная случайная величина) такая, что для любого события Асуществует вариант условной вероятности Pq( А|Х=x), не зависящий от 9. Это эквивалентно требованию, что… … Математическая энциклопедия

Яйцо, статистика и международная торговля — Предметом международного товарного обмена Я. стали очень недавно, вследствие того, что товар этот принадлежит к группе скоропортящихся пищевых продуктов, не выдерживающих ни долгого хранения, ни продолжительной и дальней перевозки. Лишь после… … Энциклопедический словарь Ф.А. Брокгауза и И.А. Ефрона

Ньюкасл Юнайтед — Эта статья об английском футбольном клубе. Об австралийском футбольном клубе см. Ньюкасл Юнайтед Джетс. Ньюкасл … Википедия

Читайте также:  Слот копилка piggy bank играть бесплатно

Кретье, Жан-Люк — Жан Люк Кретье Гражданство … Википедия

Рекорды тура WTA — В списке представлена сводная информация о результатах, показанных теннисистками на официальных соревнованиях тура WTA с 1973 года, а также на турнирах предшествующей ему серии Virginia Slims Circuit. Содержание 1 Результаты на турнирах Большого… … Википедия

Снурницын, Павел Сергеевич — Снурницын, Павел Сергеевич … Википедия

Список популярных сайтов со статистикой матчей, результатами, анализом. Статистика угловых, карточек, тоталов, серий команд. Трансферов.

Лучшие ресурсы со спортивной статистикой:

Российские сайты со спортивной статистикой:

Другие проекты со статистикой:

  • Squawka — статистика и сравнения отдельно взятых игроков и команд по различным критериям.
  • Accastats — текущая форма игроков, лучшие бомбардиры, форма команды и многое другое.
  • SoccerStats — статистика второго, третьего дивизионов чемпионата России по футболу.
  • Scorescentre — статистика карточек, травмы, формы команд, тоталы и другое.
  • WhoScored — полная статистика матчей. График событий в игре, состав, замены. Статистика игроков, рейтинги игроков, карта игры на поле, основные события на схеме поля и другое.
  • SimpleSoccerStats — форма команд, личные встречи, счета матчей.
  • Footstats — продвинутая футбольная статистика.
  • Simplesoccerstats — европейские чемпионаты, сравнение команд, средние, максимальные, минимальные показатели, полная статистика угловых, средние показатели за матч, статистика по форам на угловые и другое.
  • Спортивный таболид — результаты матчей.

В предыдущей статье мы рассказали о лучших фильмах о ставках на спорт.

В современных условиях интерес к анализу данных постоянно и интенсивно растет в совершенно различных областях, таких как биология, лингвистика, экономика, и, разумеется, IT. Основу этого анализа составляют статистические методы, и разбираться в них необходимо каждому уважающему себя специалисту в data mining.

К сожалению, действительно хорошая литература, такая что умела бы предоставить одновременно математически строгие доказательства и понятные интуитивные объяснения, встречается не очень часто. И данные лекции, на мой взгляд, необычайно хороши для математиков, разбирающихся в теории вероятностей именно по этой причине. По ним преподают магистрам в немецком университете имени Кристиана-Альбрехта на программах «Математика» и «Финансовая математика». И для тех, кому интересно, как этот предмет преподается за рубежом, я эти лекции перевел. На перевод у меня ушло несколько месяцев, я разбавил лекции иллюстрациями, упражнениями и сносками на некоторые теоремы. Замечу, что я не профессиональный переводчик, а просто альтруист и любитель в этой сфере, так что приму любую критику, если она конструктивна.

Читайте также:  Отзывы gold farm

Вкратце, лекции вот о чем:

Условное математическое ожидание

Эта глава не относится непосредственно к статистике, однако, идеальна для старта её изучения. Условное математическое ожидание — это наилучший выбор для предсказания случайного результата на основе уже имеющейся информации. И это тоже случайная величина. Здесь рассматриваются его различные свойства, такие как линейность, монотонность, монотонная сходимость и прочие другие.

Основы точечного оценивания

Как оценить параметр распределения? Какой для этого выбрать критерий? Какие методы при этом использовать? Эта глава позволяет ответить на все эти вопросы. Здесь вводятся понятия несмещенной оценки и равномерно несмещенной оценки с минимальной дисперсией. Объясняется, откуда берутся распределение хи-квадрат и распределение Стьюдента, и чем они важны при оценивании параметров нормального распределения. Рассказывается, что такое неравенство Рао-Крамера и информация Фишера. Также вводится понятие экспоненциального семейства, многократно облегчающего получение хорошей оценки.

Байесовское и минимаксное оценивания параметров

Здесь описывается иной философский подход к оценке. В данном случае параметр считается неизвестным потому, что он является реализацией некой случайной величины с известным (априорным) распределением. Наблюдая результат эксперимента мы рассчитываем так называемое апостериорное распределение параметра. На основе этого, мы можем получить Байесовскую оценку, где критерием является минимум потерь в среднем, или минимаксную оценку, минимизирующую максимально возможные потери.

Достаточность и полнота

Эта глава имеет серьезное прикладное значение. Достаточная статистика — это функция от выборки, такая что достаточно хранить только результат этой функции для того, чтобы оценить параметр. Таких функций много и среди них выделяют так называемые минимальные достаточные статистики. Например, для оценки медианы нормального распределения достаточно хранить лишь одно число — среднее арифметическое по всей выборке. Работает ли это также для других распределений, например, для распределения Коши? Как достаточные статистики помогают в выборе оценок? Здесь вы можете найти ответы на эти вопросы.

Читайте также:  Реклама азартных игр в интернете

Асимптотические свойства оценок

Пожалуй, самое важное и необходимое свойство оценки — это её состоятельность, то есть стремление к истинному параметру при увеличении размера выборки. В этой главе рассказывается какими свойствами обладают известные нам оценки, полученные описанными в предыдущих главах статистическими методами. Вводятся понятия асимптотической несмещенности, асимптотической эффективности и расстояния Кульбака-Лейблера.

Основы тестирования

Кроме вопроса о том, как оценить неизвестный нам параметр, мы должны каким-то образом проверить, удовлетворяет ли он требуемым свойствам. Например, проводится эксперимент, в ходе которого испытывается новое лекарство. Как узнать, выше ли вероятность выздоровления с ним, нежели чем с использованием старых лекарств? В этой главе объясняется, как строятся подобные тесты. Вы узнаете, что такое равномерно наиболее мощный критерий, критерий Неймана-Пирсона, уровень значимости, доверительный интервал, а также откуда берутся небезызвестные критерий Гаусса и t-критерий.

Асимптотические свойства критериев

Как и оценки, критерии должны удовлетворять определенным асимптотическим свойствам. Иногда могут возникнуть ситуации, когда нужный критерий построить невозможно, однако, используя известную центральную предельную теорему, мы строим критерий, асимптотически стремящийся к необходимому. Здесь вы узнаете, что такое асимптотический уровень значимости, метод отношения правдоподобия, и как строятся критерий Бартлетта и критерий независимости хи-квадрат.

Линейная модель

Эту главу можно рассматривать как дополнение, а именно, применение статистики в случае линейной регрессии. Вы разберетесь в том, какие оценки хороши и в каких условиях. Вы узнаете, откуда взялся метод наименьших квадратов, каким образом строить критерии и зачем нужно F-распределение.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *