Статистический анализ на Python | Часть 3 | Центральная предельная теорема в SciPy

Изучите основные концепции теории вероятностей — центральную предельную теорему, нормальное и пуассоновское распределения — и способы их реализации на Python с помощью пакета scipy.stats. Это руководство наглядно и на практике разбирает теорию вероятностей, помогая вам развить прочную статистическую интуицию для работы с данными, машинного обучения и исследований.

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

Набор данных о высоте деревьев: https://github.com/dsfeorg/datasets/b...

Учебник по Matplotlib:    • The Ultimate Guide to Matplotlib | Python  
Учебник по Seaborn:    • The Ultimate Guide to Seaborn | Plotting i...  

*Временные метки*
00:00 – Введение
00:30 – Нормальное распределение
01:15 – Стандартное нормальное распределение
01:41 – Правило 68-95-99.7
02:09 – Нормальное распределение с использованием scipy.stats
05:08 – Центральная предельная теорема
07:20 – Распределение Пуассона
09:26 – Распределение Пуассона с использованием scipy.stats

*Что вы узнаете:*
Основы теории вероятностей, лежащие в основе реальных данных
Как использовать `scipy.stats` для нормального и пуассоновского распределений
Практическое понимание центральной предельной теоремы
Визуализация распределений вероятностей для лучшего понимания

Идеально подходит для начинающих изучать науку о данных на Python, студентов, изучающих статистику, и исследователей, стремящихся укрепить свои базовые знания в области количественных методов.

#python #программированиенаpython #статистика #scipy #наукаоданных #машинноеобучение #вероятность #нормальноераспределение #распределениеПуассона #руководствопоpython #анализданных #инструментыисследования