Статистический анализ на Python | Часть 2 | Вероятность, выборка, распределения и случайные события

Во второй части серии «Статистика и анализ данных на Python» мы подробно изучим концепции вероятности, используя мощные библиотеки Python — NumPy, Pandas, Matplotlib и Seaborn.

Узнайте, как выполнять выборку с возвращением и без возвращения, понимать зависимые и независимые события, а также исследовать дискретные и непрерывные распределения вероятностей. Мы также рассмотрим биномиальные распределения и покажем, как использовать Python для вычисления и визуализации вероятностей.

Меры центра и разброса (Часть 1):    • Statistical analysis in Python | Part 01 |...  

Поддержите меня:
BuyMeACoffee: https://buymeacoffee.com/dsfe
Patreon:   / dsfeorg  
Ko-fi: https://ko-fi.com/dsfe

Подписывайтесь:
Twitter: https://x.com/dsfeorg
Github: https://github.com/dsfeorg

Временные метки:
00:00 Введение
01:06 Выборка без возвращения
01:36 Установка начального значения случайной величины
02:08 Выборка с возвращением
02:27 Зависимые и независимые события
03:14 Дискретные распределения
06:19 Выборка из дискретных распределений
07:43 Непрерывные распределения
08:50 Вычисления на основе непрерывной вероятности распределения
10:04 Выборка из непрерывных распределений
10:35 Биномиальные распределения
11:09 Выборка из биномиальных распределений

Если вы изучаете науку о данных, аналитику или статистику на Python, это видео поможет вам получить практическое понимание ключевых концепций теории вероятностей, которые лежат в основе проверки гипотез и машинного обучения.

#python #статистика #вероятность #наука о данных #numpy #pandas #matplotlib #seaborn #машинное обучение #выборка #распределения #биномиальное распределение #программирование на Python #анализ данных #аналитика