Дэвид Шпигельхалтер

Цикл PPDAC (Problem, Plan, Data, Analysis, Conclusion) был предложен как модель решения проблем, которую мы будем использовать в этой книге[17].

В этой главе мы рассмотрим методы, разработанные в последующем столетии для получения сводной информации из имеющейся массы данных. Мы увидим, что числовые характеристики выборки (показатели положения, распространения, разброса, тренды и корреляция) тесно связаны со способом их представления на бумаге или экране.

Поэтому в целом мы можем считать, что
наблюдение = детерминистская модель + остаточная ошибка.

Полосы удач и неудач не бесконечны, и в конце концов все возвращается на круги своя – это тоже можно воспринимать как регресс к среднему, как у высоких отцов, имеющих более низких в среднем сыновей. Но когда мы убеждены, что полосы везения-невезения отражают постоянное состояние дел, мы ошибочно будем рассматривать возврат к нормальному состоянию как следствие какого-либо нашего вмешательства.

Мы могли бы провести через эти точки прямую линейной регрессии, но тогда наивная экстраполяция говорила бы, что при очень большом количестве случаев выживаемость превысит 100 %, а это полный абсурд. Поэтому для показа долей была разработана логистическая регрессия, где кривая не выходит за рамки диапазона от 0 % до 100 %.

Хорошая аналогия состоит в том, что модель похожа на карту, а не на саму территорию.

Если мы прогнозируем какую-нибудь числовую величину (например, температуру завтра в полдень в определенном месте), то точность прогноза обычно характеризуется ошибкой – разностью между предсказанной и реальной температурой. В отношении нескольких дней, как правило, вычисляют среднеквадратичную ошибку (MSE) – среднее значение квадратов отдельных ошибок; это

Если мы прогнозируем какую-нибудь числовую величину (например, температуру завтра в полдень в определенном месте), то точность прогноза обычно характеризуется ошибкой – разностью между предсказанной и реальной температурой. В отношении нескольких дней, как правило, вычисляют среднеквадратичную ошибку (MSE) – среднее значение квадратов отдельных ошибок; это аналог критерия наименьших квадратов, используемый в регрессионном анализе.

Переобучение происходит, когда мы заходим слишком далеко в стремлении приспособиться к локальным обстоятельствам, в благородном, но ложном порыве устранить смещение и учесть всю имеющуюся информацию

Это следствие центральной предельной теоремы, которая гласит, что распределение выборочных средних по мере увеличения размера выборки сходится к нормальному распределению – практически вне зависимости от формы исходного распределения данных.