Статистически незначимо как пишется

Всего найдено: 24

Слитно, раздельно или через дефис пишется «формально-обозначенный» в предложении типа «Выявлены статистически значимые различия по категории «формально-обозначенный образ»»?

Ответ справочной службы русского языка

Следует писать раздельно: формально обозначенный.

Как правильно написать «уровень преступлений вырос, но статистически (не)значимо»?

Ответ справочной службы русского языка

Пишется слитно. Корректнее говорить об уровне преступности, если речь идет о количестве преступлений (или имеетеся в виду технический уровень совершения преступлений?).

Добрый день! Нигде не могу найти информацию как правильно пишется сокращенное название «статистический талон». Уважаемые редакторы, подскажите, пожалуйста, как правильно и по каким правилам пишется слово стат*талон. Заранее благодарю.

Ответ справочной службы русского языка

По общему правилу сложносокращенные слова пишутся слитно. Верно: статталон.

Вопрос: Младенческая смертности составила 6,8 человек на тысячу рождений. — здесь нужно писать /человека/ (р.п.) или нужно оставить /человек/ . Восемь десятых человека конечно звучит ужасно, но тут статистические данные, дробь никак не заменить

Ответ справочной службы русского языка

Грамматически верно: 6,8 человека.

Спасибо за помощь в решении разных вопросов. Предложение: «Стоимость лота составляет 2280 тыс. руб.» — верна ли ТАКАЯ запись числа, если стоимость лота — 2 млн 280 тыс. руб. (но в таком формате число записывать в статье нельзя много статистических данных).

Ответ справочной службы русского языка

Такая запись числа корректна.

Добрый день! Как следует писать «средне статистически» (нареч.)? Слитно или раздельно?

Ответ справочной службы русского языка

Правильно слитное написание: среднестатистически.

Здравствуйте. Надо ли здесь повторять второй раз предлог «на»? Он основан на статистических данных, а не (на) информации пользовательского профиля.

Ответ справочной службы русского языка

Повторить предлог нужно.

Уважаемые сотрудники портала! Я знаю заранее, что мой вопрос тут уже был, но меня интересует несколько иная сторона этого вопроса. Все ли сотрудники портала говорят (если вообще говорят) до скОльких , со скОльких и пр? По прочтении соответствующего раздела справки об употреблении этого слова много лет назад я, в связи с высокой степенью ошарашенности, пытаюсь с тех пор говорить по предписаниям грамоты.ру, но меня часто не понимают люди! Более того, я часто слышу также такие производные от неправильного употребления, как, например, сколькИми способами, сколькИми случаями и пр. Возможно у работников портала грамоты.ру вопиют камни рядом, когда они слышат такое, но что делать обычным людям? Как вообще среднестатистический грамотный человек должен реагировать на грубое нарушение норм тех людей, для которых русский язык родной. После прочитанных книг по культуре речи и популярных лекций по лингвистике и русском языке я резко смещаю акцент на понимание человека, но, приспосабливаясь таким образом, очень легко утрачивается знание о нормах, которые искренно хочешь соблюсти из уважения к языку. Я не граммар-наци (сам очень часто ошибаюсь), но, работая над этим, как найти золотую середину между нормопочитанием, стремлением разделить знание, которое для тебя важно с другими и нежеланием быть занудой и изгоем? Спасибо за труды!

Ответ справочной службы русского языка

На Грамоте говорят до скОльких, скОлькими. Но не заставляют всех остальных говорить так же.

Добрый день, редакция!

Вы как-то говорили о новом правиле заимствования слов, которое гласит, что если от корня порождаются иные части речи, то удвоенная согласная заменяется на одинарную, например: «блог, блогер, блогинг», а не «блоггер».
Но тогда почему слово твиттер рекомендуется писать с удвоенным «т», если есть слова твит, твитнуть? Во всяком случае эти зафиксированы в викисловаре и выборка из интернета весьма статистически значима.

Ответ справочной службы русского языка

Ваш вопрос мы передадим профессору Владимиру Владимировичу Лопатину.

Ответьте, пожалуйста, как писать «не различающимися» слитно или раздельно в предложении ниже?
Результаты измерения GPS-приемником и методом реперов можно считать статистически не различающимися.

Ответ справочной службы русского языка

Раздельное написание корректно.

Здравствуйте.
Разрешите, пожалуйста, сомнения относительно необходимости запятой в следующей конструкции:

ООО «Рога и копыта» гарантирует, что полученные в процессе регистрации личные данные Пользователя будут использоваться исключительно для внутренних целей компании, как то: идентификация Пользователя, сбор статистических данных, отправка ответов по электронной почте и т.д.(,) и ни при каких условиях не будут передаваться третьим лицам.
Спасибо!

Ответ справочной службы русского языка

Здесь необходимо тире: ООО «Рога и копыта» гарантирует, что полученные в процессе регистрации личные данные Пользователя будут использоваться исключительно для внутренних целей компании, как то: идентификация Пользователя, сбор статистических данных, отправка ответов по электронной почте и т. д. – и ни при каких условиях не будут передаваться третьим лицам. Тире ставится после однородных членов, стоящих после обобщающего слова.

Здравствуйте Уважаемая редакция!
С приятелем поспорил, что предложение: «По статистике, девушки, которые ездили в Кольцово смотреть, как садятся самолеты, занимались сексом в машине» — не правильно составлено, ибо упоминание слова «статистика» есть, а статистических данных нет(хотя, как я понимаю, подразумеваются все сто процентов). Фраза не является вырванной из контекста, а по-видимому претендует на уральский афоризм.

Ответ справочной службы русского языка

Думаем, Вы правы. Согласно словарям, статистика (в интересующих нас значениях) – 1)совокупность наук, исследующих количественные показатели развития жизни общества во всём её многообразии (экономики, культуры, морали, политики и т.п.) в неразрывной связи с их качественным содержанием; 2) количественный учёт в какой-л. области народного хозяйства, общественной жизни, осуществляемый методами этой науки; данные этого учёта.

Поскольку количественных данных во фразе нет, фраза некорректна (другое дело – если бы в ней были слова все девушки, большинство девушек и т. п.).

СРОЧНО!!!
Сухо-статистический — верно?
Пафосно преувеличенный — можно ли так сказать?
Спасибо

Ответ справочной службы русского языка

Лучше написать: сухой статистический. Или же использовать Ваш вариант в раздельном написании.

Сочетание «пафосно преувеличенный» не кажется нам удачным.

Как правильно — «статистически-вероятностный» или «статистическо-вероятностный» метод?

Ответ справочной службы русского языка

В словаре зафиксировано:

Орфографический словарь

Необходим ли дефис в слове стат-данные? Или оно пишется слитно. (Имеются в виду статистические данные)

Ответ справочной службы русского языка

Слово статданные пишется слитно. По нормам русской орфографии пишутся слитно сложносокращенные слова, например: загранпаспорт (от заграничный паспорт), спецвыпуск (от специальный выпуск), пединститут (от педагогический институт) и т. п., аналогично статданные от статистические данные. 

незначимый

Занырнем глубже в механику классического A/B тестирования, познакомимся с понятием “статистическая значимость” и разберемся, что может угрожать достоверности результатов ваших тестов.

Автор английской версии: Идан Михаэли, директор по Data Science в Hippo Insurance

(Если вы здесь впервые, то лучше начните сначала)

A/B тестирование — это одна из самых популярных техник оптимизации веб-страниц. Техника позволяет маркетологам, владельцам сайтов принимать более взвешенные и обоснованные решения относительно целесообразности внедрения их творческих идей. Другими словами, когда кто-то предлагает что-то на сайте поменять, мы можем оценить эти изменения не интуитивно и не с высоты чьего-то опыта, а объективно, отталкиваясь от конкретных целей: как ближних (например, CTR кнопки), так и долгосрочных (например, конверсия в покупатели). В то же время, тесты страхуют нас от серьезных ошибок, которые могут подорвать вовлеченность.

Давайте же занырнем глубже в механику классического A/B тестирования, познакомимся с понятием статистическая значимость (statistical significance) и разберемся, что может угрожать достоверности результатов ваших тестов. В конце статьи я приведу пару альтернатив классическому A/B тестированию от Dynamic Yield.

На первый взгляд, процедура тестирования предельно проста. Во-первых, мы создаем вариацию некой оригинальной веб-страницы (базы). Далее, мы случайным образом делим трафик между двумя версиями страницы (распределение посетителей проходит случайно, согласно некой вероятности). Наконец, мы собираем данные, как отработала каждая версия страницы (метрики). После этого мы анализируем данные, выбираем версию с наилучшими результатами и отключаем ту, что отработала хуже. Вроде бы все очевидно и просто? Нет.

Важно помнить, что когда мы выбираем одну из версий, то фактически масштабируем показатели, полученные в результате тестирования, на всю аудиторию потенциальных пользователей, а это — серьезный прыжок веры. Поэтому тестирование должно быть достоверным; иначе есть риск принять неверное решение, которое в долгосрочной перспективе негативно скажется на показателях сайта. Процесс достижения нужной достоверности мы называем тестированием гипотезы (hypothesis testing), а саму искомую достоверность — статистической значимостью (statistical significance).

Тестирование гипотезы начинается с того, что мы формулируем нулевую гипотезу (Null hypothesis) — некое утверждение, которое закрепляет статус кво, например “оригинальная страница (база) дает тот же CTR, что и вариация с новым дизайном”. Далее мы смотрим, можно ли отклонить это утверждение как крайне маловероятное.

Как мы это делаем?

Во-первых, нужно понять, где нас подстерегают ошибки. Вариантов тут два: во-первых, мы можем ошибочно опровергнуть нулевую гипотезу. Мельком взглянув на данные, мы можем прийти к выводу, что разница в показателях двух страниц имеется.

Ошибки первого рода. На деле же, этой разницы может не быть, а различия в результатах, на которые мы опираемся — это воля случая. Такой тип ошибок называется ошибки первого рода (type I error) или ложноположительные результаты (false positive).

Ошибки второго рода. Второй тип ошибок наблюдается, когда мы не наблюдаем значительной разницы между вариациями страницы, в то время как разница на самом деле есть, а ее отсутствие в тестировании — это случайность. Такие ошибки называют ошибками второго рода (type II error) или ложноотрицательными результатами (false negative).

Как избежать ошибок первого и второго рода?

Краткий ответ такой: устанавливайте правильный размер выборки. Чтобы определить нужный размер выборки, необходимо задать несколько параметров для нашего теста. Чтобы избежать ложноположительных результатов, нужно установить уровень достоверности (confidence level) или, другими словами, статистическую значимость. Это должно быть небольшое положительное число. Как правило, уровень значимости принимают равным 0,05: это означает, что на действующей модели лишь в 5% случаев есть вероятность выявить ложную разницу между двумя вариациями (то есть пятипроцентная вероятность ошибки). Про эту общепринятую константу обычно говорят “достоверность более 95%”.

Большинство специалистов по проведению тестирований (как и большинство инструментов, доступных на сегодняшний день) довольствуются этим первым параметром. Но, если мы хотим также застраховаться от ложноотрицательных результатов (false negative), нужно определить еще два параметра.

Хотя этот процесс может показаться достаточно сложным, а рассчитанный таким образом размер выборки часто кажется слишком большим, стандартный подход к тестированию диктует именно такую процедуру — иначе о достоверности говорить не приходится. Горькая правда в том, что даже при условии чёткого следования вышеописанному алгоритму, вы всё равно можете получить некорректные результаты. Давайте разберемся почему.

Я провел все вычисления; теперь можно полностью доверять результатам?

Хотя метод проверки гипотез выглядит многообещающе, на практике он совершенно не застрахован от ошибок, потому что при тестировании мы опираемся на определенные скрытые предположения, которые часто не имеют места в реальных жизненных сценариях.

Первое предположение обычно не вызывает сомнений: мы предполагаем, что “образцы” нашей выборки — то есть посетители сайта, которым мы показываем вариации страницы — никак не связаны друг с другом, и их поступки не созависимы. Обычно это предположение достоверно, если конечно мы не показываем наши вариации одному и тому же посетителю по несколько раз, считая каждый раз как отдельный показ.

Второе предположение состоит в том, что элементы каждой выборки распределены одинаково (identically distributed). Проще говоря, это означает, что вероятность конверсии равна для всех посетителей. Конечно, это не так. Вероятность конверсии зависит от времени, местоположения, предпочтений посетителя, источников трафика и многих других факторов. К примеру, если во время проведения эксперимента, на сайте крутится какая-то рекламная кампания, мы можем наблюдать прилив трафика с Facebook. Это может привести к резким изменениям в CTR (click-through rates) — ведь люди, привлеченные рекламой, отличаются от ваших обычных посетителей. Такие колебания влияют не только на A/B тесты, но и на более продвинутые техники оптимизации, которые мы применяем в Dynamic Yield.

Третье предположение заключается в том, что измеряемые нами показатели (например, CTR или конверсия) имеют нормальное распределение. Возможно для вас это звучит как абстрактный математический термин, но правда в том, что все “магические” формулы расчета уровня достоверности основаны на этом предположении, которое, кстати, очень шаткое и соблюдается далеко не всегда. В целом можно выделить такую зависимость: чем больше размер выборки и чем больше мы наблюдаем конверсий, тем сильнее соблюдается это предположение — согласно центральной предельной теореме.

Окей, понятно, что математика не застрахована от ошибок, но на какие подводные камни стоит обратить внимание?

Таких подводных камней два.

Во-первых, платформы для проведения A/B тестов часто предлагают наблюдать за результатами тестирования в реальном времени. С одной стороны, это дает чувство контроля над ситуацией и позволяет специалисту следить за прозрачностью тестирования. Однако, наблюдая за показателями “в прямом эфире”, мы рискуем приступить к активным действиям раньше времени, отталкиваясь от сырых данных. Кто-то останавливает тестирование, получив первые результаты — даже если нужный размер выборки еще не достигнут, кто-то тормозит, как только достигнута статистическая значимость; оба сценария — прямой путь к ошибкам. Это вызывает статистическую погрешность (statistical bias) в сторону выявления разницы, которой на самом деле нет; более того, эту погрешность мы не можем заранее рассчитать и скорректировать (например, установив более высокий уровень значимости). Больше на тему: Как не надо анализировать A/B тесты. Проблема подглядывания →

Второй подводный камень — это завышенные ожидания от вариации-победителя после проведения тестирования. В результате проявления статистического эффекта известного как регрессия к среднему (regression toward the mean), долговременные результаты вариации-победителя могут быть не такими высокими, как в процессе тестирования. Проще говоря, есть вероятность, что вариация-победитель на самом деле была не объективно лучшей, а просто более “везучей”. Это везение со временем заканчивается и сглаживается, в результате чего возникает ощущение, что результаты падают.

Есть ли альтернативы A/B тестированию?

Конечно. Есть множество разных кейсов оптимизации страниц, и A/B тестирование подходит лишь в ряде случаев. Допустим, мы хотим провести тест на странице, которая давно работает и по показателям которой у нас уже собрана определенная история. Изменение, которое мы хотим внести, будет внедрено на страницу надолго и для всей совокупности посетителей сайта. Конечно, в этом случае нужно глубоко и точно измерить все результаты и принять обоснованное решение относительно данного изменения. Однако, на практике часто встречаются другие кейсы.

К примеру, нам нужно узнать, какой из трёх заголовков статей сработает лучше. При этом сайт, на котором будет размещена статья, относительно новый, а сама статья будет висеть на главной странице лишь несколько часов. Это означает, что нам нужно быстро выявить самый эффективный заголовок и применить это знание в рамках нескольких часов. В этом нам поможет метод “многорукого бандита”.

Если кратко, многорукий бандит постоянно делит трафик между вариациями в зависимости от результатов и уровня достоверности, зафиксированных на каждом этапе пути. При таком подходе мы немного теряем в плане уверенности, что вариация-побелитель действительно лучшая вариация, но получаем более быструю конвергенцию. Это первый уровень оптимизации, который мы предлагаем в Dynamic Yield.

Более глубокий уровень оптимизации делает ставку на полную персонализацию. Это можно делать вручную или автоматически. Суть в том, что мы показываем определенным пользователям определенные вариации. Рассмотрим пример персонализации вручную. Допустим мы хотим на День Королевы показывать всем посетителям из Нидерландов оранжевый фон страницы. Очень часто такие ручные изменения приносят свои результаты. Минус в том, что они плохо масштабируются. Допустим, у нас на сайте действует рекламная акция для посетителей с Facebook. Что делать, если с Facebook приходит голландец? По мере появления новых групп посетителей, количество вариаций будет расти, а правила оптимизации — усложняться. Кроме того, здесь в игру вступает метод научного тыка — вроде бы эксперименты должны принести какие-то результаты, но никто не знает какие.

Поэтому в подобных случаях может лучше сработать подход автоматической персонализации. Допустим, у нас кулинарный сайт, на котором есть секция с рекомендованными рецептами. С помощью механизма персонализации мы можем настроить сайт так, чтобы рекомендовать каждому посетителю персональный рецепт, на основании истории его взаимодействия со страницами, разделами и тегами на сайте.

Заключение

A/B тесты — эффективный инструмент, но если проводить их неправильно, можно прийти к ложным выводам. Достижение нужного уровня статистической значимости — это обязательное условие для получения надежных результатов тестирования. Чтобы этого добиться, нужно правильно установить ряд параметров, а также определить необходимый размер выборки и придерживаться его в процессе тестирования.

Классическая ошибка, которая ведет к потере достоверности — это сбор результатов до момента достижения нужного размера выборки. Если вас интересуют быстрые способ оптимизации, присмотритесь к методам из второй части статьи: многорукий бандит и персонализация на базе машинного обучения.

Как правильно пишется словосочетание «статистическая значимость»

• Как правильно пишется слово «статистический»
• Как правильно пишется слово «значимость»

Смотреть что такое НЕЗНАЧИМЫЙ в других словарях: