Notice bibliographique
Résumé
Abstract Essential Statistics for Data Science is a very short crash course for students entering a serious graduate program in data science without knowing enough statistics. However, it is not the type of introductory course that simply teaches students how to plug numbers into a formula and perform a t-test. While the course does start from the basics of probability and random variables, it moves along rapidly and ambitiously takes students in a matter of weeks to a number of relatively advanced topics in both frequentist and Bayesian inference as well as uncertainty assessment—such as the EM algorithm, the Gibbs sampler, and the bootstrap. The “main plot” unfolds in three parts. Part I, Talking Probability: The statistical approach to analysing data begins with a probability model to describe the data generating process; that's why, to study statistics, one must first learn to speak the language of probability. Part II, Doing Statistics: Before a model becomes truly useful, one must learn something about the unknown quantities in it—e.g., its parameters—from the data it is presumed to have generated, whether one cares about the parameters themselves or not; that's what much of statistical inference is about. Part III, Facing Uncertainty: Although one usually does not care much about parameters that don't have intrinsic scientific meaning, for those that do, it is important to explicitly describe how much uncertainty we have about them and take that into account when making decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».