В чем разница между описательной и инференциальной статистикой в машинном обучении?

Разница между описательной и инференциальной статистикой в машинном обучении заключается в целях и методах анализа данных. sky.pro {6-host}

Описательная статистика помогает суммировать и описывать основные характеристики данных. sky.pro sky.pro Её задача — дать общее представление о распределении данных и выявить основные тенденции. sky.pro К методам описательной статистики относятся, например:

• Среднее значение. sky.pro sky.pro Сумма всех значений, разделённая на их количество. sky.pro
• Медиана. sky.pro sky.pro Среднее значение в упорядоченном наборе данных. sky.pro
• Мода. sky.pro sky.pro Наиболее часто встречающееся значение. sky.pro
• Дисперсия и стандартное отклонение. sky.pro Показывают, насколько данные разбросаны вокруг среднего значения. sky.pro
• Визуализация данных. sky.pro Например, гистограммы и коробчатые диаграммы, которые помогают наглядно представить распределение данных и выявить аномалии или выбросы. sky.pro

Инференциальная статистика используется для вывода заключений о популяции на основе выборки данных. sky.pro {6-host} Её методы помогают оценить значимость результатов и сделать прогнозы на основе имеющихся данных. sky.pro К ним относятся, например:

• Тестирование гипотез. sky.pro Позволяет проверять предположения о данных. sky.pro
• Доверительные интервалы. sky.pro Дают представление о диапазоне значений, в котором с определённой вероятностью находится истинное значение параметра. sky.pro
• Регрессионный анализ. sky.pro Помогает моделировать зависимости между переменными и предсказывать значения зависимой переменной на основе значений независимых переменных. sky.pro

Таким образом, описательная статистика предоставляет начальное понимание характеристик набора данных, а инференциальная статистика помогает делать более широкие выводы и делать прогнозы на основе этих данных. {6-host}