វិធីសាស្រ្តស្ថិតិគឺជាឆ្អឹងខ្នងនៃវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ Statistical Methods in Data Science

វិធីសាស្រ្តស្ថិតិគឺជាឆ្អឹងខ្នងនៃវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។ ពួកគេផ្តល់មូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់ការយល់ដឹង វិភាគ និងបកស្រាយទិន្នន័យ។ នេះ​ជាការ​ស្វែងយល់​កាន់តែ​ស៊ីជម្រៅ​អំពី​របៀប​ដែល​ស្ថិតិ​ដើរតួនាទី​សំខាន់​ក្នុង​ដំណាក់កាល​ផ្សេងៗ​នៃ​ដំណើរការ​ការងារ​វិទ្យាសាស្ត្រ​ទិន្នន័យ៖

1. ការរុករក និងសម្អាតទិន្នន័យ៖

ស្ថិតិពិពណ៌នា៖ សង្ខេបទិន្នន័យដោយប្រើវិធានការដូចជា មធ្យម មធ្យម គម្លាតស្តង់ដារ និងត្រីមាស។ វាជួយកំណត់ពីទំនោរកណ្តាល ការរីករាលដាលនៃទិន្នន័យ និងសក្តានុពលខាងក្រៅ។

ការមើលឃើញទិន្នន័យ៖ បច្ចេកទេសដូចជាអ៊ីស្តូក្រាម ប្រអប់ប្រអប់ និងគ្រោងដែលបានបង្កើតដោយប្រើគោលការណ៍ស្ថិតិបង្ហាញពីគំរូ និន្នាការ និងទំនាក់ទំនងនៅក្នុងទិន្នន័យ។

2. ការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្ម៖

បង្កើតសម្មតិកម្មអំពីទិន្នន័យ និងប្រើប្រាស់ការធ្វើតេស្តស្ថិតិ (ដូចជាការធ្វើតេស្ត chi-square, t-tests, ANOVA) ដើម្បីវាយតម្លៃសុពលភាពរបស់វា។ វាជួយកំណត់ថាតើគំរូដែលបានសង្កេតគឺដោយសារឱកាស ឬឆ្លុះបញ្ចាំងពីទំនាក់ទំនងមូលដ្ឋាន។

3. វិស្វកម្មលក្ខណៈពិសេស៖

វិធីសាស្រ្តស្ថិតិត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើតលក្ខណៈពិសេសថ្មីពីទិន្នន័យដែលមានស្រាប់។ នេះអាចរួមបញ្ចូលការបំប្លែង (ឧ. ការធ្វើមាត្រដ្ឋាន ទទួលយកលោការីត) ឬបច្ចេកទេសជ្រើសរើសលក្ខណៈពិសេស (ឧ. ការវិភាគទំនាក់ទំនង) ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃគំរូសិក្សាម៉ាស៊ីន។

4. ក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីន៖

ក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនជាច្រើនត្រូវបានចាក់ឫសនៅក្នុងស្ថិតិ។ តំរែតំរង់លីនេអ៊ែរ តំរែតំរង់តំរែតំរង់តំរែតំរង់តំរែតំរង់តំរែតំរង់និងម៉ាស៊ីនវ៉ិចទ័រគាំទ្រទាំងអស់ពឹងផ្អែកលើគំនិតស្ថិតិសម្រាប់ការរៀនពីទិន្នន័យនិងបង្កើតការទស្សន៍ទាយ។

5. ការវាយតម្លៃគំរូ៖

រង្វាស់ស្ថិតិដូចជាភាពត្រឹមត្រូវ ភាពជាក់លាក់ ការរំលឹកឡើងវិញ និងពិន្ទុ F1 ត្រូវបានប្រើដើម្បីវាយតម្លៃដំណើរការនៃម៉ូដែលរៀនម៉ាស៊ីន។ រង្វាស់ទាំងនេះជួយវាយតម្លៃពីរបៀបដែលគំរូទូទៅដំណើរការបានល្អចំពោះទិន្នន័យដែលមើលមិនឃើញ និងជៀសវាងការហួសកម្រិត។

6. ការធ្វើតេស្ត A/B និងពិសោធន៍៖

វិធីសាស្ត្រស្ថិតិត្រូវបានប្រើដើម្បីរចនា និងវិភាគការធ្វើតេស្ត A/B ដែលកំណែផលិតផល ឬគេហទំព័រផ្សេងៗត្រូវបានប្រៀបធៀបដើម្បីវាស់ស្ទង់ប្រសិទ្ធភាពរបស់វា។ នេះជួយអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យកំណត់ការកែលម្អសំខាន់ៗតាមស្ថិតិ។

វិធីសាស្ត្រស្ថិតិទូទៅដែលប្រើក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ៖

ទំនោរកណ្តាល៖ មធ្យម, មធ្យម, របៀប

ការបែកខ្ញែក៖ វ៉ារ្យង់, គម្លាតស្តង់ដារ

ការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្ម៖ ការធ្វើតេស្ត Chi-Square, T-Test, ANOVA

Correlation and dependence: Correlation Coefficient

ការវិភាគតំរែតំរង់៖ តំរែតំរង់លីនេអ៊ែរ តំរែតំរង់តំរែតំរង់

ការចែកចាយប្រូបាប៊ីលីតេ៖ ការចែកចាយធម្មតា ការចែកចាយ Poisson

អត្ថប្រយោជន៍នៃវិធីសាស្ត្រស្ថិតិក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ៖

ការវិភាគយ៉ាងម៉ត់ចត់៖ ស្ថិតិផ្តល់នូវក្របខ័ណ្ឌសម្រាប់ការទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋានដែលអាចទុកចិត្តបានពីទិន្នន័យ កាត់បន្ថយភាពលំអៀង និងកំហុសឆ្គងឱកាស។

Quantify Uncertainty៖ វិធីសាស្ត្រស្ថិតិអនុញ្ញាតឱ្យយើងកំណត់បរិមាណភាពមិនច្បាស់លាស់ដែលទាក់ទងនឹងការរកឃើញ ធ្វើឱ្យការសម្រេចចិត្តដែលផ្អែកលើទិន្នន័យកាន់តែរឹងមាំ។

ការពន្យល់អំពីគំរូ៖ បច្ចេកទេសស្ថិតិអាចជួយពន្យល់ពីឥរិយាបថនៃគំរូរៀនម៉ាស៊ីន ធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវតម្លាភាព និងការជឿជាក់លើការព្យាករណ៍របស់ពួកគេ។

សេចក្តីសន្និដ្ឋាន៖

វិធីសាស្រ្តស្ថិតិគឺជាប្រអប់ឧបករណ៍សំខាន់សម្រាប់អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យទាំងអស់។ តាមរយៈការធ្វើជាម្ចាស់នៃវិធីសាស្រ្តទាំងនេះ អ្នកអាចទាញយកការយល់ដឹងពីទិន្នន័យប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព បង្កើតគំរូដ៏រឹងមាំ និងធ្វើការសម្រេចចិត្តដែលផ្អែកលើទិន្នន័យប្រកបដោយទំនុកចិត្ត។

ការសិក្សាបន្ថែម៖

វគ្គសិក្សាតាមអ៊ិនធរណេត៖ វេទិកាដូចជា Coursera និង edX ផ្តល់វគ្គសិក្សាអំពីវិធីសាស្រ្តស្ថិតិសម្រាប់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។

សៀវភៅ៖ "ការណែនាំអំពីការរៀនស្ថិតិ" ដោយ Gareth James et al ។ គឺជាអត្ថបទបុរាណ។

កម្មវិធី៖ R និង Python (ជាមួយបណ្ណាល័យដូចជា SciPy) គឺជាឧបករណ៍ដ៏ពេញនិយមសម្រាប់ការវិភាគស្ថិតិក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។