Филипп, это ошибка в презентации или я не могу въехать? :) Помогите разобраться Если кэф ассиметрии Ах > 0, то разве у нас скос не вправо? То есть правый хвост должен быть тяжелым/длинным и содержать большую вероятностную массу. И наоборот, в случае Ax < 0, у нас уже левый хвост тяжелый и распределение скошено в левую сторону. В презентации наоборот ( 10:06 ) Либо, все с точностью наоборот и я неверно понимаю выражения "тяжелый хвост" и "левый/правый скос". В любом случае спасибо за ответ!
Нет. Если у нас большая вероятнастная масса в левом хвосте, то в среднем, большинство значений Х будут левее математического ожидания, то есть меньше его. И разность между Х и мат ожиданием, в среднем будет отрицательна, поскольку большинство отклонений Х от математического ожидания отрицательны.
Спасибо за видео, это полезно
Замечательное изложение💯
Филипп, это ошибка в презентации или я не могу въехать? :) Помогите разобраться
Если кэф ассиметрии Ах > 0, то разве у нас скос не вправо? То есть правый хвост должен быть тяжелым/длинным и содержать большую вероятностную массу. И наоборот, в случае Ax < 0, у нас уже левый хвост тяжелый и распределение скошено в левую сторону. В презентации наоборот ( 10:06 )
Либо, все с точностью наоборот и я неверно понимаю выражения "тяжелый хвост" и "левый/правый скос". В любом случае спасибо за ответ!
Нет. Если у нас большая вероятнастная масса в левом хвосте, то в среднем, большинство значений Х будут левее математического ожидания, то есть меньше его. И разность между Х и мат ожиданием, в среднем будет отрицательна, поскольку большинство отклонений Х от математического ожидания отрицательны.
на слайде одни цифры, лектор называет вообще другие
Нет, это просто ты не понимаешь, что означают цифры на слайде)
филипп начните вести пары, а не пить вино в сербии