Какова связь между описательной статистикой и ИИ?

Описательная статистика является важной частью анализа данных в ИИ. В ИИ описательная статистика используется для обобщения и анализа больших наборов данных, а также для выявления закономерностей и взаимосвязей, которые могут существовать в данных.

Описательная статистика используется в различных приложениях ИИ, включая обработку естественного языка, компьютерное зрение и машинное обучение. Например, при обработке естественного языка описательная статистика может использоваться для анализа частотности слов или фраз в корпусе текста. В компьютерном зрении описательная статистика может использоваться для анализа распределения значений пикселей в изображении. В машинном обучении описательная статистика может использоваться для обобщения характеристик обучающих данных и выявления закономерностей, которые можно использовать для прогнозирования.

Описательная статистика также используется для оценки производительности моделей ИИ. Например, показатели центральной тенденции и изменчивости могут использоваться для оценки точности и надежности прогнозов модели. Описательную статистику также можно использовать для анализа распределения ошибок, допущенных моделью, и для выявления областей, в которых модель может работать плохо.

Инструменты и методы описательной статистики

  • Гистограммы
  • Центральная часть тенденции: среднее, мода, медиана
  • Меры дисперсии: диапазон, IQR, дисперсия, стандартное отклонение, коэффициент вариации.
  • Нормальное распределение, правило Чебышева.
  • Сводка по пяти числам и асимметрия в данных, коробчатые диаграммы, графики QQ, график квантилей, график рассеяния.
  • Визуализация: матрица диаграммы рассеяния, параллельные координаты.
  • Корреляционный анализ.

В этой статье на примере будут рассмотрены концепции гистограмм и мер центральной тенденции.

давайте рассмотрим пример анализа роста учеников в классе.

Предположим, у нас есть следующие росты десяти учеников в сантиметрах:

170, 175, 160, 165, 180, 172, 168, 172, 173, 169

Далее мы рассмотрим, как применить к этому примеру гистограммы и показатели центральной тенденции.

Гистограммы

Гистограмма — это графическое представление распределения набора данных. Мы можем использовать гистограмму, чтобы визуализировать распределение роста учеников в нашем примере.

Следующий график, представляющий частоту высот в каждой ячейке.

Меры центральной тенденции

Меры центральной тенденции используются для описания «типичного» значения набора данных. Наиболее распространенными мерами центральной тенденции являются среднее значение, мода и медиана.

Среднее значение: среднее значение представляет собой сумму всех значений в наборе данных, разделенную на количество значений.

Для нашего примера

Mean : 170.4

Режим: режим — это значение, которое чаще всего встречается в наборе данных. В нашем примере

Для нашего примера

Mode : 172.0

Медиана: медиана — это среднее значение в наборе данных, когда значения отсортированы по возрастанию или по убыванию.

Median : 171.0

Следите за новостями, чтобы не пропустить следующие статьи, в которых будут рассмотрены дополнительные инструменты и методы.

Спасибо