#математическая_статистика — Public Fediverse posts

Как работает CMA-ES для оптимизации гиперпараметров в Optuna

Представьте, что вам нужно найти минимум сложной функции, о которой у вас есть минимальная информация: нет градиента, производных, а иногда даже явного аналитического выражения, но есть возможность подставлять значения и смотреть результат. В таких задачах классические методы оптимизации часто оказываются бесполезны: они застревают в локальных минимумах или требуют информации, которой нет. Здесь нам поможет CMA-ES — алгоритм, который не просто перебирает точки, а постепенно учится форме функции и подстраивает стратегию поиска. В этой статье разберём, как он устроен и почему работает так эффективно.

https://habr.com/ru/articles/1025274/

#optuna #математика #математическая_статистика #математический_анализ #машинное_обучение

Понятия способ, случай, действие и его свобода, причина, измерение, предположение и его верность, игра, поведение и ум

В статье даны формальные определения понятиям задача, способ, случай, действие и его свобода, причина, измерение, предположение и его верность, игра, поведение и ум, а также еще около 80. Предлагается основанный на исконно русских словах новый язык теории вероятностей, теории игр, теории алгоритмов, математической статистики, философии. Указаны недостатки существующей терминологии.

https://habr.com/ru/articles/1008420/

#словарь #математика #математическая_статистика #теория_вероятностей #теория_алгоритмов #теория_игр #философия_программирования #философия #философия_разума #ошибки

Понятия способ, случай, действие и его свобода, причина, измерение, предположение и его верность, игра, поведение и ум

В статье даны формальные определения понятиям задача, способ, случай, действие и его свобода, причина, измерение, предположение и его верность, игра, поведение и ум, а также еще около 80. Предлагается основанный на исконно русских словах новый язык теории вероятностей, теории игр, теории алгоритмов, математической статистики, философии. Указаны недостатки существующей терминологии.

https://habr.com/ru/articles/1008420/

#словарь #математика #математическая_статистика #теория_вероятностей #теория_алгоритмов #теория_игр #философия_программирования #философия #философия_разума #ошибки

Понятия способ, случай, действие и его свобода, причина, измерение, предположение и его верность, игра, поведение и ум

В статье даны формальные определения понятиям задача, способ, случай, действие и его свобода, причина, измерение, предположение и его верность, игра, поведение и ум, а также еще около 80. Предлагается основанный на исконно русских словах новый язык теории вероятностей, теории игр, теории алгоритмов, математической статистики, философии. Указаны недостатки существующей терминологии.

https://habr.com/ru/articles/1008420/

#словарь #математика #математическая_статистика #теория_вероятностей #теория_алгоритмов #теория_игр #философия_программирования #философия #философия_разума #ошибки

Понятия способ, случай, действие и его свобода, причина, измерение, предположение и его верность, игра, поведение и ум

В статье даны формальные определения понятиям задача, способ, случай, действие и его свобода, причина, измерение, предположение и его верность, игра, поведение и ум, а также еще около 80. Предлагается основанный на исконно русских словах новый язык теории вероятностей, теории игр, теории алгоритмов, математической статистики, философии. Указаны недостатки существующей терминологии.

https://habr.com/ru/articles/1008420/

#словарь #математика #математическая_статистика #теория_вероятностей #теория_алгоритмов #теория_игр #философия_программирования #философия #философия_разума #ошибки

«Методика Ванги» и распределение Пуассона: как рассчитать ЗИП, когда производитель немного перестал работать в РФ

Недавно пришлось вспоминать, как считать необходимый размер ЗИП-склада. Казалось бы – чего там считать? А результат оказался не совсем интуитивным.

https://habr.com/ru/articles/979900/

#Сетевое_оборудование #Математическая_статистика #Управление_рисками #SLA #ЗИП

Простой кейс, про простой A/B-тест, чтобы брать и пользоваться (чутка математики + код)

Без воды и лишней теории (хотя я так не считаю, что она лишняя), на примере конкретного кейса разберем, как быстро и без боли запустить A/B-тест через Яндекс.Метрику и куки. Прочитать и пойти всех оттестировать...

https://habr.com/ru/articles/928562/

#абтесты #abтестирование #abtest #abtesting #abtests #абтестирование #абтест #математическая_статистика #js #javascript

Простой кейс, про простой A/B-тест, чтобы брать и пользоваться (чутка математики + код)

Без воды и лишней теории (хотя я так не считаю, что она лишняя), на примере конкретного кейса разберем, как быстро и без боли запустить A/B-тест через Яндекс.Метрику и куки. Прочитать и пойти всех оттестировать...

https://habr.com/ru/articles/928562/

#абтесты #abтестирование #abtest #abtesting #abtests #абтестирование #абтест #математическая_статистика #js #javascript

Простой кейс, про простой A/B-тест, чтобы брать и пользоваться (чутка математики + код)

Без воды и лишней теории (хотя я так не считаю, что она лишняя), на примере конкретного кейса разберем, как быстро и без боли запустить A/B-тест через Яндекс.Метрику и куки. Прочитать и пойти всех оттестировать...

https://habr.com/ru/articles/928562/

#абтесты #abтестирование #abtest #abtesting #abtests #абтестирование #абтест #математическая_статистика #js #javascript

Простой кейс, про простой A/B-тест, чтобы брать и пользоваться (чутка математики + код)

Без воды и лишней теории (хотя я так не считаю, что она лишняя), на примере конкретного кейса разберем, как быстро и без боли запустить A/B-тест через Яндекс.Метрику и куки. Прочитать и пойти всех оттестировать...

https://habr.com/ru/articles/928562/

#абтесты #abтестирование #abtest #abtesting #abtests #абтестирование #абтест #математическая_статистика #js #javascript

Почему функции rand и lrand48 из glibc годятся только для Тетриса: о случайных числах всерьёз

Функцию rand из стандартной библиотеки языка Си для генерации псевдослучайных чисел, наверное, не ругал только ленивый. В довольно известном докладе Rand considered harmful рассказывалось о проблемах с переносимостью, ограниченным диапазоном, многопоточностью, качеством и т.п. Иногда в учебниках упоминают о том, что алгоритм в rand может быть не очень качественным, иметь проблемы с младшими битами, периодом, прохождением статистических тестов. Но крайне редко можно увидеть разбор конкретных критериев, выявляющих дефекты генераторов. В этой статье я постараюсь наглядно показать не просто отдельные недостатки rand , lrand48 и random из glibc, но их полную непригодность для каких-либо вычислений в принципе. Также вы увидите превосходство поточных шифров над minstd , линейным конгруэнтным генератором из 1980-х, не только в качестве, но и в производительности.

https://habr.com/ru/articles/1005118/

#Генераторы_псевдослучайных_чисел #glibc #си #c++ #математическая_статистика #математическое_моделирование #тестирование_по

Почему функции rand и lrand48 из glibc годятся только для Тетриса: о случайных числах всерьёз

Функцию rand из стандартной библиотеки языка Си для генерации псевдослучайных чисел, наверное, не ругал только ленивый. В довольно известном докладе Rand considered harmful рассказывалось о проблемах с переносимостью, ограниченным диапазоном, многопоточностью, качеством и т.п. Иногда в учебниках упоминают о том, что алгоритм в rand может быть не очень качественным, иметь проблемы с младшими битами, периодом, прохождением статистических тестов. Но крайне редко можно увидеть разбор конкретных критериев, выявляющих дефекты генераторов. В этой статье я постараюсь наглядно показать не просто отдельные недостатки rand , lrand48 и random из glibc, но их полную непригодность для каких-либо вычислений в принципе. Также вы увидите превосходство поточных шифров над minstd , линейным конгруэнтным генератором из 1980-х, не только в качестве, но и в производительности.

https://habr.com/ru/articles/1005118/

#Генераторы_псевдослучайных_чисел #glibc #си #c++ #математическая_статистика #математическое_моделирование #тестирование_по

Почему функции rand и lrand48 из glibc годятся только для Тетриса: о случайных числах всерьёз

Функцию rand из стандартной библиотеки языка Си для генерации псевдослучайных чисел, наверное, не ругал только ленивый. В довольно известном докладе Rand considered harmful рассказывалось о проблемах с переносимостью, ограниченным диапазоном, многопоточностью, качеством и т.п. Иногда в учебниках упоминают о том, что алгоритм в rand может быть не очень качественным, иметь проблемы с младшими битами, периодом, прохождением статистических тестов. Но крайне редко можно увидеть разбор конкретных критериев, выявляющих дефекты генераторов. В этой статье я постараюсь наглядно показать не просто отдельные недостатки rand , lrand48 и random из glibc, но их полную непригодность для каких-либо вычислений в принципе. Также вы увидите превосходство поточных шифров над minstd , линейным конгруэнтным генератором из 1980-х, не только в качестве, но и в производительности.

https://habr.com/ru/articles/1005118/

#Генераторы_псевдослучайных_чисел #glibc #си #c++ #математическая_статистика #математическое_моделирование #тестирование_по

Почему функции rand и lrand48 из glibc годятся только для Тетриса: о случайных числах всерьёз

Функцию rand из стандартной библиотеки языка Си для генерации псевдослучайных чисел, наверное, не ругал только ленивый. В довольно известном докладе Rand considered harmful рассказывалось о проблемах с переносимостью, ограниченным диапазоном, многопоточностью, качеством и т.п. Иногда в учебниках упоминают о том, что алгоритм в rand может быть не очень качественным, иметь проблемы с младшими битами, периодом, прохождением статистических тестов. Но крайне редко можно увидеть разбор конкретных критериев, выявляющих дефекты генераторов. В этой статье я постараюсь наглядно показать не просто отдельные недостатки rand , lrand48 и random из glibc, но их полную непригодность для каких-либо вычислений в принципе. Также вы увидите превосходство поточных шифров над minstd , линейным конгруэнтным генератором из 1980-х, не только в качестве, но и в производительности.

https://habr.com/ru/articles/1005118/

#Генераторы_псевдослучайных_чисел #glibc #си #c++ #математическая_статистика #математическое_моделирование #тестирование_по

Индуктивная статистика: доверительные интервалы, предельные ошибки, размер выборки и проверка гипотез

Одной из самых распространённых задач современной аналитики является формирование суждений о большой совокупности (например, о миллионах пользователей приложения), опираясь на данные лишь о небольшой части этой совокупности - выборке. Можно ли сделать вывод о миллионной аудитории крупного мобильного приложения, собрав данные об использовании лишь для 100 пользователей? Или стоит собрать данные для 1000 пользователей? Ответ интуитивно прост и понятен: чем больше данных есть в наличии, тем более точными будут прогнозируемые результаты для всей совокупности. Какую вероятность ошибиться при анализе мы можем допустить: 5% или 1%? Относятся ли две выборки к одной совокупности, или между ними есть ощутимая значимая разница и они относятся к разным совокупностям? Точность прогноза и вероятность ошибки при ответе на эти и другие вопросы поддаются вполне конкретным расчётам и могут корректироваться в зависимости от потребностей продукта и бизнеса на этапе планирования и подготовки эксперимента. Рассмотрим подробнее, как параметры эксперимента и статистические критерии оказывают влияние на результаты анализа и выводы обо всей совокупности, а для этого смоделируем тысячу A/A , A/B и A/B/C/D тестов .

https://habr.com/ru/articles/807051/

#математика #математическая_статистика #анализ_данных #статистический_анализ #ab_тесты #statsmodels #scipy #python #matplotlib #проверка_гипотез

Размер имеет значение: как исторические данные помогают на этапе дизайна A/B-теста

Метод CUPED уже давно завоевал популярность в анализе A/B-тестов, предоставляя возможность выявлять эффекты меньших размеров. В этой статье мы подробно рассмотрим применение данного подхода на этапе дизайна эксперимента. Мы исследуем, как можно сократить размеры выборок, не теряя при этом в статистической мощности теста.

https://habr.com/ru/articles/860050/

#проверка_гипотез #анализ_данных #аналитика #математическая_статистика #ab_testing #a/b_test #a/bтестирование

Стек из дисциплины и математики: как выпускница MIT создала рынок ставок на события и стала самой молодой миллиардершей

В 2025 году мы наблюдали тектонические сдвиги в списках Forbes: молодые фаундеры бьют рекорды скорости накопления капитала, которые раньше казались невозможными. Еще в апреле 2025 года титул самой молодой self-made миллиардерши удерживала 30-летняя Люси Го. Но к декабрю 2025-го планка опустилась еще ниже. Новой рекордсменкой стала 29-летняя бразильянка Луана Лопес Лара, соосновательница платформы Kalshi. Forbes оценивает её состояние в $1,3 млрд.

https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/986514/

#массачусетс #массачусетский_технологический #математика #математика_для_программистов #математическая_статистика #математический_анализ #ставки #ставки_на_киберспорт #ставки_на_спорт #ставка_на_новость

[Перевод] Точность спортивных прогнозов на основе коэффициентов ставок

Существует множество эмпирических свидетельств того, что коэффициенты ставок являются наиболее точным общедоступным источником прогнозов вероятности в спорте. С ростом онлайн-ставок, коэффициенты ставок стали легко доступны для все большего числа и разнообразия спортивных соревнований. Разберём на примерах баскетбола, гандбола, хоккея с шайбой, футбола и волейбола как использовать коэффициенты букмекеров в стратегиях ставок и в качестве переменных в статистических моделях: (а) Какой метод следует использовать для определения вероятностных прогнозов на основе необработанных коэффициентов ставок? (b) Имеет ли значение, какую букмекерскую контору или биржу ставок мы выберем, если доступны две или более?

https://habr.com/ru/articles/836286/

#математика #python #букме #ставки_на_спорт #статистический_анализ #анализ_данных #математическая_статистика #математическое_моделирование #математическая_модель

Узнаём какое аниме будет самым рейтинговым еще до выхода

Когда встал вопрос "о чем писать диплом", я точно знала, что не хочу писать о чем-то скучном или не интересным для меня. Было много идеи (не только про аниме) и даже в сфере аниме - не только про задачу прогнозирования. Когда уже надо было утверждать тему, на одной из лекции как раз рассказывали про задачи классификации и прогнозирования. Я знала, что уже есть вагон и маленькая тележка статей про прогнозирование в области фильмов, но в аниме? Критически мало. И я решила это исправить)

https://habr.com/ru/articles/898856/

#андроид_приложения #математическое_моделирование #математическая_статистика #mlp #аниме #прогнозирование #манга #нейронные_сети

Вероятностные методы в биржевой торговле

Современная биржевая торговля эволюционировала от интуитивных решений к строгим математическим моделям. В эпоху доминирования алгоритмических систем глубокое понимание стохастических основ рыночной динамики становится критически важным конкурентным преимуществом. На протяжении пяти лет мы исследуем применение сложных вероятностных моделей для анализа, прогнозирования финансовых инструментов и готов представить наиболее значимые аспекты этой методологии. Финансовые площадки функционируют как сложные адаптивные механизмы, где множество участников действуют в условиях фундаментальной неопределенности. Математический аппарат теории вероятностей позволяет формализовать эту неопределенность и создавать аналитические конструкции, способные выявлять скрытые паттерны в хаотичных ценовых колебаниях.

https://habr.com/ru/articles/957232/

#теория_вероятностей #математическое_моделирование #математическая_статистика #крипта #биткойн #алготрейдинг #трейдинг #рискменеджмент #криптовалюта

Применение языка Python в инженерной практике. Точность измерений и вычислений. Погрешности и неопределённости

В предыдущем туториале "Единицы измерения физических величин" было сказано, что результат любых инженерных измерений и расчётов не имеет никакого смысла, если не указаны две его основные характеристики: единица измерения и точность . Как использовать единицы измерения при вычислениях на Питоне мы уже обсудили - теперь перейдём к точности и связанным ней понятиям погрешности и неопределённости Погрешность измерения — это отклонение измеренного значения величины от её истинного (действительного) значения. Погрешность измерения является характеристикой точности измерения. Выяснить с абсолютной точностью истинное значение измеряемой величины, как правило, невозможно, поэтому невозможно и указать величину отклонения измеренного значения от истинного. Это отклонение принято называть ошибкой измерения . Возможно лишь оценить величину этого отклонения, например, при помощи статистических методов. На практике вместо истинного значения используют действительное значение величины , то есть значение физической величины, полученное экспериментальным путём и настолько близкое к истинному значению, что в поставленной измерительной задаче может быть использовано вместо него. Такое значение обычно вычисляется как среднестатистическое значение, полученное при статистической обработке результатов серии измерений. Это полученное значение не является точным, а лишь наиболее вероятным. Поэтому при записи результатов измерений необходимо указывать их точность . Например, запись означает, что истинное значение величины лежит в интервале от 2.7 s до 2.9 s с доверительной вероятностью 95%. Количественная оценка величины погрешности измерения — мера сомнения в измеряемой величине — приводит к такому понятию, как неопределённость измерения. Синонимом термина "погрешность измерения" (англ. measurement error ) является "неопределённость измерения" (англ. measurement uncertainty ). Таким образом мы плавно и ненавязчиво подошли к названию модуля языка Питон, которому посвящён настоящий туториал - uncertainties (неопределённости).

https://habr.com/ru/articles/927224/

#погрешность #неопределённость #стандартное_отклонение #математическая_статистика

Иллюзия 95%: гайд по самой частой элементарной ошибке в Data Science

Что, если я скажу тебе, что у параметра нет вероятности? Это самая распространенная и устойчивая когнитивная ошибка в Data Science. Она встречается в курсовых, в учебниках и даже в документациях библиотек. Здесь мы напишем симуляцию на Python, увидим, как «прыгают» интервалы, поймем, как тут могут помочь пластмассовые игрушки советских детей, и узнаем, как же тогда математически точно отвечать менеджерам на их вопросы, чтобы они навсегда перестали с вами разговаривать. Добро пожаловать в кроличью нору частотной статистики.

https://habr.com/ru/articles/974186/

#статистика #доверительный_интервал #математическая_статистика #анализ_данных #теория_вероятностей #python #визуализация_данных #ab_тестирование #ошибки_мышления #статистическая_значимость

Зачем программисту микроконтроллеров математическая статистика? (или Так ли Хороши UWB Трансиверы?)

Настал день, когда мне для работы программистом микроконтроллеров наконец пригодилась математическая статистика из ВУЗ(овского) курса по теории вероятностей. Есть очень интересная технология для автоматического радиоизмерения расстояния. Технология основана на UWB трансиверах. Позволяет измерять время пролёта радиоволны. В этом тексте написал как я исследовал измерения расстояния, при помощи ASICа UWB трансивера DWM1000.

https://habr.com/ru/articles/712616/

#mcu #uwb #математическая_статистика #среднеквадратичное_отклонение #плотность_вероятности #гистограмма #sd_карта #метрология #dwm1000 #dw1000

Основные типы распределений вероятностей в примерах

Статистические исследования и эксперименты являются краеугольным камнем развития любой компании. Особенно это касается интернет-проектов, где учёт количества пользователей в день, времени нахождения на сайте, нажатий на целевые кнопки, покупок товаров является обычным и необходимым явлением. Любые изменения в пользовательском опыте на сайте компании (внешний вид, структура, контент) приводят к изменениям в работе пользователя и, как результат, изменения наблюдаются в собираемых данных. Важным элементом анализа изменений данных и его фундаментом является использование основных типов распределений случайных величин, от понимания которых напрямую зависит качество оценки значимости наблюдаемого изменения. Рассмотрим их подробнее на наглядных примерах.

https://habr.com/ru/articles/801101/

#математика #математическая_статистика #теория_вероятностей #плотность_вероятности #распределения_вероятностей #анализ_данных #статистический_анализ #python #matplotlib

Зачем программисту микроконтроллеров математическая статистика? (или Так ли Хороши UWB Трансиверы?)

Настал день, когда мне для работы программистом микроконтроллеров наконец пригодилась математическая статистика из ВУЗ(овского) курса по теории вероятностей. Есть очень интересная технология для автоматического радиоизмерения расстояния. Технология основана на UWB трансиверах. Позволяет измерять время пролёта радиоволны. В этом тексте написал как я исследовал измерения расстояния, при помощи ASICа UWB трансивера DWM1000.

https://habr.com/ru/articles/712616/

#mcu #uwb #математическая_статистика #среднеквадратичное_отклонение #плотность_вероятности #гистограмма #sd_карта #метрология #dwm1000 #dw1000

[Перевод] Как Джон Нэш изменил теорию игр и вдохновил экономику, биологию и технологии

Джон Нэш, гений, чьи идеи перевернули математику и экономику, стал символом новой эры анализа взаимодействий. От знаменитого равновесия Нэша до эволюционных стратегий в биологии — его концепции продолжают находить применение в бизнесе, политике, ИИ и даже соцсетях. Узнайте, как работы Нэша вдохновили развитие науки и технологий, и почему его наследие остаётся актуальным и сегодня.

https://habr.com/ru/articles/872090/

#теория_игр #экономика #нобелевка #искусственный_интеллект #математическая_статистика #алгоритмы #равновесие #эволюционная_биология #история #обзор