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数据科学面试必备的10个统计学问题
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原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。
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内容提要
这篇文章列举了10个在数据科学面试中常见的统计学问题，并提供了这些问题的样本答案。问题包括p值、统计功效、置信区间、参数检验与非参数检验、协方差与相关性、异常值处理、单尾检验与双尾检验、统计检验选择、卡方独立性检验和正则化回归模型。作者建议进一步学习这些概念并进行实践。
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关键要点
- 文章列举了10个数据科学面试中常见的统计学问题。
- 问题包括p值、统计功效、置信区间等。
- p值是给定零假设为真的情况下，观察到至少与之一样极端结果的概率。
- 统计功效是统计检验准确检测效应的概率。
- 置信区间提供了一个范围，表示我们对总体行为的估计。
- 参数检验假设数据遵循某种分布，而非参数检验不做此假设。
- 协方差测量变量之间线性关系的方向，相关性测量关系的强度和方向。
- 异常值可以通过可视化方法和Z-Score等非可视化方法检测。
- 单尾检验检查单一方向的关系，双尾检验检查双向关系。
- 卡方独立性检验用于检验观察结果与预期结果之间的关系。
- 正则化回归模型通过添加额外信息来减少过拟合。
- 建议进一步学习这些统计学概念并进行实践。
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