Estatísticas Práticas para Cientistas de Dados, 2ª Edição

Índice

A

• Teste A/B, Teste A/B -Leitura adicional
  • benefícios da utilização de um grupo de controlo, Porquê ter um grupo de controlo?
  • algoritmo epsilon-greedy para, Algoritmo de Bandido Multi-braço
  • exemplos de, Teste A/B
  • hipóteses em, Testes de hipóteses
  • importância de obter permissões, Porquê só A/B? Por que não C, D,...?
  • bandidos com vários braços versus, Algoritmo de bandidos com vários braços
  • tradicional, falha de, Porquê só A/B? Por que não C, D,...?
• precisão, Avaliação de modelos de classificação
• Adaboost, Boosting
  • algoritmo de reforço, O algoritmo de reforço
• R-quadrado ajustado, Avaliação do modelo
• ajuste de valores p, testes múltiplos
• algoritmo aglomerativo, O algoritmo aglomerativo
• AIC (Critério de Informação de Akaike), Seleção de Modelos e Regressão Stepwise, Seleção do Número de Clusters
• AICc, Seleção de Modelos e Regressão Stepwise
• regressão de todos os subconjuntos, seleção de modelos e regressão stepwise
• alfa, Significância estatística e valores p, Alfa
  • inflação alfa, testes múltiplos
• hipótese alternativa, Testes de hipóteses, Hipótese alternativa
• American Statistical Association (ASA), declaração sobre a utilização de valores p, controvérsia sobre o valor p
• análise de variância (ANOVA), Distribuição F, ANOVA -Leitura adicional
  • decomposição da variância, estatística F
  • estatística F, estatística F
  • ANOVA de duas vias, ANOVA de duas vias
• deteção de anomalias, Regressão e Previsão
  • outlierse, Outliers
• braços (multi-arm bandits), Algoritmo Multi-Arm Bandit
• AUC (área sob a curva ROC), AUC-AUC
• métrica de ...