golosptic: (Default)
[personal profile] golosptic
Михаил Харитонов завершил Факап.

На мой взгляд, это самое сильное, что вообще было написано по Миру Полдня.

Хотя у тех, кто хотел просто "четырнадцатую серию фильма о любимых героях" оно, ясен пень, совершенно не устроит.
Очень жаль, что этот текст не появился в 1995ом, например.

Date: 2016-04-04 09:20 pm (UTC)
From: [identity profile] thesz.livejournal.com
"Дисперсия без матожидание"

Вы дали себе труд ознакомиться с нормировкой IQ?

На всякий случай напомню - средний IQ всегда 100, среднеквадратичное отклонение всегда 15. Поэтому p(100)=0,5. Коэффициент корреляции для преступлений равен -0,2 (википедия, выше по ссылкам есть). Он явно не может быть применён к самому значению IQ,поскольку получается отрицательная величина в вашей формуле.

Можно вас попросить снова оценить вероятность?

Date: 2016-04-04 10:00 pm (UTC)
From: [identity profile] do-dodo.livejournal.com
Мы оцениваем не IQ, а зависимую от него(якобы) величину, а именно вероятность стать преступником. Нормировка IQ к этим материям не имеет никакого отношения.

Вы вообще знаете, что такое линейная регрессия? И как с этим связан коэффициент корреляции?

>Поэтому p(100)=0,5
Значит ли это, что у среднестатистического человека с IQ=100 вероятность стать преступником 50%?

Date: 2016-04-04 10:13 pm (UTC)
From: [identity profile] thesz.livejournal.com
Я попрошу поподробней, все же.

Ибо коэффициент корреляции в -0,2 взывает к подробностям. Отрицательная же вероятность получается в вашей формуле. Как ни крути, а -0,2*70 больше единицы по модулю и никакое разумное значение p(100) не может привести результат вашей формулы к разумному значению вероятности.

ПС
Плюс, я вина напился.

Date: 2016-04-04 10:33 pm (UTC)
From: [identity profile] do-dodo.livejournal.com
Так я же говорил о коэффициенте регрессии, а не корреляции. -0.2 -- это коэффициент корреляции, а не регрессии, подставлять одно вместо другого -- конечно, осмысленного результата не получится.

Но, кстати, бывают и варианты, когда линейная регрессия не работает и даёт отрицательные результаты(для заведомо положительных величин). Это обычно говорит о том, что приближение искомой зависимости линейной функцией -- не очень хорошая идея
Page generated Jun. 10th, 2025 11:52 pm
Powered by Dreamwidth Studios