ИП
Интерпретация про то, что p-value - это вероятность нулевой гипотезы - ошибочна. Как и ошибочны попытки что-то говорить про вероятность ненулевой гипотезы.
Size: a a a
2020 September 29
БА
Короче, если тебе надо конкретную задачу по A/B тесту решить и сказать, есть выхлоп от потугов верстака или нет, делай через fisher.test и смотри на значение
Примерно это мне и нужно. Правда не хочется говорить о том, в чём вообще ни бум-бум.
БА
Иван Поздняков
Интерпретация про то, что p-value - это вероятность нулевой гипотезы - ошибочна. Как и ошибочны попытки что-то говорить про вероятность ненулевой гипотезы.
А это для меня пока не мой левл=)
КД
Это как матан в машинном обучении. Половина не понимает, как работает черная коробка, но продолжают ее трясти
БА
посмотрите лучше первый блок в основах статистики на степике, проще будет :)
Месяца три назад начал. Тяжело пошло. Будь конкретных примеров по моей практике побольше, может и разобрался бы.
КД
Месяца три назад начал. Тяжело пошло. Будь конкретных примеров по моей практике побольше, может и разобрался бы.
Попробуй тогда начать с "Анализ данных в R". Там больше практики, все более-менее наглядно. Но стат. исследования в R вызывают аллергию на pandas
БА
Спасибо, товаRищи, за ответы!
КД
Особенно RStudio слишком сладок в этом плане
IS
Спасибо, товаRищи, за ответы!
У computer since center - есть курс из 12 лекций анализ данных в R на примерах и задачах. (бесплатный и выложенный у них на сайте)
Есть отдельная лекция про проверку стат гипотез. Очень доступно все объясняют
С точки зрения програмизма на R - там конечно очень странно, но ценность в хорошем обяснении основных методов. Рекомендую.
Поделюсь своим опытом - в проверку гипотез надо вьехать вообще. По отдельности не работает. Ошибки первого, рода, особености основных распределений, форма выборок.
По АБ тестам - хороший курс на датакемпе - с практическими инструментами.
Есть отдельная лекция про проверку стат гипотез. Очень доступно все объясняют
С точки зрения програмизма на R - там конечно очень странно, но ценность в хорошем обяснении основных методов. Рекомендую.
Поделюсь своим опытом - в проверку гипотез надо вьехать вообще. По отдельности не работает. Ошибки первого, рода, особености основных распределений, форма выборок.
По АБ тестам - хороший курс на датакемпе - с практическими инструментами.
КД
У computer since center - есть курс из 12 лекций анализ данных в R на примерах и задачах. (бесплатный и выложенный у них на сайте)
Есть отдельная лекция про проверку стат гипотез. Очень доступно все объясняют
С точки зрения програмизма на R - там конечно очень странно, но ценность в хорошем обяснении основных методов. Рекомендую.
Поделюсь своим опытом - в проверку гипотез надо вьехать вообще. По отдельности не работает. Ошибки первого, рода, особености основных распределений, форма выборок.
По АБ тестам - хороший курс на датакемпе - с практическими инструментами.
Есть отдельная лекция про проверку стат гипотез. Очень доступно все объясняют
С точки зрения програмизма на R - там конечно очень странно, но ценность в хорошем обяснении основных методов. Рекомендую.
Поделюсь своим опытом - в проверку гипотез надо вьехать вообще. По отдельности не работает. Ошибки первого, рода, особености основных распределений, форма выборок.
По АБ тестам - хороший курс на датакемпе - с практическими инструментами.
Не сказал бы, что для примитивного АБ в 2 вектора актуальны ошибки по стат значимости
AS
Это как матан в машинном обучении. Половина не понимает, как работает черная коробка, но продолжают ее трясти
Вы говорите так, будто это что-то плохое.
DI
Всем привет!
Не могу понять, почему
Не могу понять, почему
scale_fill_manual никак не меняет легенду ggplotа.T4R$groups <- as.factor(T4R$groups)
T4R$date <- as.Date(T4R$date)
cols <- c("T4R1" = ">115", "T4R2" = "60-115", "T4R3" = "31-60", "T4R4" = "<31")
ggplot(T4R, aes(x=date, y= n, group = groups))+
geom_line(aes(color = groups),size=1)+
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))+
scale_x_continuous(breaks = round(seq(min(T4R$date), max(T4R$date), by = 14),1))+
scale_fill_manual(name = "Last purchase", values = cols)DI
Смотрела на SO, но суть ответа до меня не дошла, и что здесь надо прикрутить мне все так же не ясно
Ю
Всем привет!
Не могу понять, почему
Не могу понять, почему
scale_fill_manual никак не меняет легенду ggplotа.T4R$groups <- as.factor(T4R$groups)
T4R$date <- as.Date(T4R$date)
cols <- c("T4R1" = ">115", "T4R2" = "60-115", "T4R3" = "31-60", "T4R4" = "<31")
ggplot(T4R, aes(x=date, y= n, group = groups))+
geom_line(aes(color = groups),size=1)+
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))+
scale_x_continuous(breaks = round(seq(min(T4R$date), max(T4R$date), by = 14),1))+
scale_fill_manual(name = "Last purchase", values = cols)
Ю
Всем привет!
Не могу понять, почему
Не могу понять, почему
scale_fill_manual никак не меняет легенду ggplotа.T4R$groups <- as.factor(T4R$groups)
T4R$date <- as.Date(T4R$date)
cols <- c("T4R1" = ">115", "T4R2" = "60-115", "T4R3" = "31-60", "T4R4" = "<31")
ggplot(T4R, aes(x=date, y= n, group = groups))+
geom_line(aes(color = groups),size=1)+
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))+
scale_x_continuous(breaks = round(seq(min(T4R$date), max(T4R$date), by = 14),1))+
scale_fill_manual(name = "Last purchase", values = cols)в values цвет, в labels метки, пример по ссылке выше
DI
Да, я читала эту страницу. Я правильно понимаю, что breaks указывает на значения фактора, а labels - на то как их называть в легенде?
DI
Простая замена на labels тоже ничего не поменяла
Ю
Да, я читала эту страницу. Я правильно понимаю, что breaks указывает на значения фактора, а labels - на то как их называть в легенде?
I
Всем привет!
Не могу понять, почему
Не могу понять, почему
scale_fill_manual никак не меняет легенду ggplotа.T4R$groups <- as.factor(T4R$groups)
T4R$date <- as.Date(T4R$date)
cols <- c("T4R1" = ">115", "T4R2" = "60-115", "T4R3" = "31-60", "T4R4" = "<31")
ggplot(T4R, aes(x=date, y= n, group = groups))+
geom_line(aes(color = groups),size=1)+
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))+
scale_x_continuous(breaks = round(seq(min(T4R$date), max(T4R$date), by = 14),1))+
scale_fill_manual(name = "Last purchase", values = cols)У вас fill в коде не используется и поэтому ни на что не влияет. Вместо него нужно использовать scale_color_manual
DI
У вас fill в коде не используется и поэтому ни на что не влияет. Вместо него нужно использовать scale_color_manual
А, вот оно что)
Я все думала, что в других компонентах чего-то не хватает для привязки к scale_fill_manual. Теперь понятно, что просто не то хотела привязать☺️
Я все думала, что в других компонентах чего-то не хватает для привязки к scale_fill_manual. Теперь понятно, что просто не то хотела привязать☺️