Entenda a essência da Distribuição Normal (de onde vem, para que serve)
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- Опубликовано: 22 авг 2024
- Nesse vídeo vamos mostrar com calma de onde vem a distribuição normal, para que você possa entender a essência.
A distribuição normal é um dos assuntos mais importantes da estatística e da matemática. Nessa série de matemática para machine learning, você irá compreender por que alguns algoritmos esperam que os dados de um dataset estejam distribuídos em formato gaussiano (distr. normal).
Essa aula faz parte do curso gratuito Matemática para Machine Learning: bit.ly/matemat...
Se eu tivesse conhecido esse canal em 2019, minhas aulas de estatística teriam sido mais proveitosas kkkk ótimo canal, parabéns
Finalmente um vídeo que explique do jeito que precisamos entender! Vi diversos que ensinam a fazer o calculo, mas nunca o porquê. Excelente! Continuem assim sempre.
Você foi o melhor dos professores nesse assunto. Pois, com maestria, geometrizou a ininteligível lógica abstrata da matemática. Virei seu fã! E viva o poder da estatística!
Muito boa a explicação. Sempre me pareceu óbvio que deveriam nos ensinar primeiro o conceito e pra quê serve (principalmente), pra depois ensinar o cálculo. Mas nas escolas e cursos, normalmente pulam o entendimento e vão direto pro cálculo. Ótimo conteúdo.
Maravilhoso seu canal, parabéns! só faltou enumerar as aulas e organizar dentro de playlists, ficaria muito mais fácil para seguirmos. Você é ótimo, muito obrigada.
Estava procurando alguns materiais para estudar sobre distribuições, mas a maioria deles apenas se importam a ensinar a fazer cálculos e não o conceito, eles não ensinam a fazer análises, interpretações de gráficos, explicar os conceitos, entre outros. Neste vídeo eu encontrei; parabéns, professor! Continue com esta didática!!
Otima aula, uma pequena correção é que gráfico de barras é diferente de histograma. Um histograma irá representar uma variável contínua, por isso, não há espaço entre os retângulos- se a variável é contínua, tão logo um intervalo "termina", o seguinte "começa", justapostos. Abraço e obrigada pela disponibilização de tão bom conteúdo!
Vídeo sensacional! Meu prof de Econometria da UFPR recomendou o canal. Parabéns, cê explicou muito bem! Muito obrigado.
Vídeos sensacionais. Sempre muito bom voltar ao básico. Vou assistir todos os vídeos pois me interesso muito pela área de inteligência artificial. Atualmente estou revisando estatística para calcular modelos de risco no mercado financeiro.
Parabéns!
Parabéns e muito obrigado pelo conteúdo @Didática Tech!!! Excelente!!!
Excelente conteúdo, muito obrigado e muito sucesso na tua jornada!
Muito obrigada, ajudou demaaais na compreensão da normalidade!
Muito bem explicado, parabéns pela didática e pelo canal!
Muito bom!!!! Poderia comentar também que a integral em um ponto é igual a zero, pois não teríamos área (seria um retângulo com apenas uma dimensão) e por isso não calculamos a integral em um ponto, ou seja, nas variáveis aleatórias contínuas não utilizamos P(X=x), apenas um intervalo ou uma coleção de intervalos. Também seria interessante se o exemplo fosse de uma variável contínua e não discreta, por exemplo peso de 10 alunos, peso de 100 alunos, peso de 10000 alunos e assim por diante, mas achei o ponto de partida muito bom!
Seus vídeos são muito legais. Parabéns.
cara, que incrível! nunca foi tão fácil entender esse conteúdo! parabéns!
Excelente aula cara, ajudou d+.
Adorei! No exemplo dos lançamentos de basquete, que focou ao início do vídeo, qual teste, ou quais testes estatísticos usaria para comparar as médias, sendo a variável discreta? Obrigado e parabéns.
Show
Nossa, muito boa didática!!
Eu não estou acreditando que finalmente eu entendi isso!
Muito bom, obrigado!!
Como relacionar o box plot, ou melhor os outliers com a distribuição normal? O limite superior Q3+1,5*(Q3-Q1) será qual percentile qual densidade de probabilidade numa curva padrão?
Muito bom amigo, valeu!
Me incentivou a aprender integral, obrigado!
😂
Ótima explicação! obrigado pela aula
show!!!
Obrigado por me fazer entender.
Excelente aula!
Excelente explicação.
que prof lindoo
excelente jovem professor!
Legais suas Matérias. Você é Professor?
Faço mestrado em Engenharia. Me ajuda muito.
Ótima aula!
Muito bem explcicado.
Cara você é demais
Muito boa explicação. Como podemos aplicar isso na Lotofácil, por exemplo.
Salve mano...você conseguiria atraves dessa matematica prever deslocamento de preços e probabilidades de subida e decida de preços? faria um vide sobre?
agradeço obrigado
@Didática Tech, como encontro ou como eu monto esta tabela de probabilidades entre dois pontos específicos? Desde já agradeço.
Pesquisa no Google. Há dois tipos de tabela, um mostra a probabilidade no intervalo do menos infinito ao ponto específico e o outro tipo mostra a probabilidade no intervalo da média (ou seja, o 0) até um ponto específico.
Em alguns casos, uma se torna mais prática que a outra.
Aula top
Sabe aonde encontro a demonstração da função de distribuição normal de Gauss? Digo, como se chegou àquela fórmula que tem o número de Euler e o número Pi ?
Provavelmente num livro de cálculo integral-diferencial aplicado à estatística.
Tá bom, que com esse olhar eu consigo me concentrar kkkkk, socorro
Qual a diferença entre distribuição normal e lei dos grandes numeros? Pergunto, pois eu até o momento penso q é a mesma coisa.
Professor, primeiramente, sou muito grato pelos vídeos. Assisti à lista de matemática básica e agora estou nesta. Bem, acho que tem um erro neste vídeo. Na posição 3:12 deste vídeo você dá a entender que gráfico de barras e histogramas são a mesma coisa. Acho que isso está incorreto. Suponho que tenho tratado assim por motivos didáticos. Mas, se for o caso, ouso discordar dessa simplificação. O que nos diz?
Oi Antonio, tanto o histograma quanto o gráfico de barras usam barras, mas no histograma, especificamente, cada barra representa um percentual do todo, enquanto o gráfico de barras representa quantidades. Então existe diferença sim, ali no caso eu quis dizer que esse é um grafico que usa barras, mas a semântica nesse caso acaba prejudicando. Abraços
Um adendo : Para a padronização de uma curva genérica utilizando a estatística Z temos Z= X - Média da pop./ Desvio padrão da população /Raiz de N.
Simplesmente excelente !
sou completamente leiga no assunto.... essa tabela.... é uma regra? ou cada exercicio pode me dar uma tabela diferente? :/
Tô no 5 ano
Professor, você está me dizendo que se mesmo que minha distribuição não possua uma curva de Gauss, se eu padronizar a variável com Z Score e encontrar a intersecção na tabela, poderei usar o resultado pra calcular minha probabilidade?
Oi Raphael, você pode padronizar se sua curva não for uma curva com média zero e desvio padrão 1, mas ela precisa seguir uma distribuição normal (nem que seja de forma aproximada). A técnica de transformar uma curva que não é normal em uma distribuição normal consiste no Teorema Central do Limite, que é outro assunto que não cheguei a explorar nesse vídeo...
@ Professor, e ao invés de eu fazer a conversão de curva não normal para curva normal com intuitos de usufruir da tabela, não teria uma tabela para cada tipo de curva? Exemplo: Se minha curva fosse Gama, não teria um tabela pra usar?
Primeiro aprendi teoria musical é agora matemática com vc kkkkk
que professor gato
E se os valores não se distribuírem em uma Curva Normal?
Lembrando que Z calcula a área de X até a média
concurso pf
Sei que não importa para a explicação, mas me dei o trabalho de conferir se você fez 100 traços mesmo ou não em 4:19 kkkkkkkkkkkk, contei 72
Nosssaa kk
mds, não consigo prestar atenção na aula, só no professor
Pq os professores dificultam tanto 😢?.
Pra que enrolar tanto?
Show! Excelente explicação!
Excelente aula!