Кирилл, большое спасибо за такое полезное видео! Оно вышло еще лет 7 назад, но люди все еще смотрят! Прекрасное и понятное объяснение. Спасибо!

Если бы так преподавали статистику во время моего обучения в медуниверситете, я бы обожала этот предмет. Такой молодой, а умничка!

Пример с марсианами очень годный - такие истории лучше запоминаются целиком. Спасибо!

@A_P___

Жыл бұрын

из книги медицинской статистики)

Очень полезное видео. В моём случае математики настолько нудно объясняют тему, что ты - медик сделал это в разы лучше них. Спасибо!)

Больше всего понравилось про борщ. Очень вкусное объяснение о ГС и выборке.

1) Стоит сказать, что коэффициент стюдента зависит от кол-ва степеней свободы, обычно берут 1.96 для степеней свободы больше 100. 2) Если нам не известно среднее генеральной совокупности, то каким образом мы получим стандартную ошибку среднего через среднеквадратическое отклонение генеральной совокупности? Тут нужно использовать несмещенную оценку выборочной дисперсии.

@riicosmy

2 жыл бұрын

ты про 95%?

Очень, очень легко, понятно и наглядно, спасибо, Кирилл!

Спасибо тебе огромное, мало того, что умный и талантливо объясняешь, так и очень симпатичный

Пожалуйста, продолжайте снимать видео! У вас круто получается!

Спасибо большое , Кирилл , отлично излагаешь материал , всё что было так запутано в голове , легко распутывается благодаря твоим объяснениям . Учусь в Испании, в медицинском университете. Проходим на 1 курсе статистику , очень помогают твои уроки . Пожалуйста, продолжай выкладывать занятия , уверенна, ты многим помогаешь . СПАСИБО !!!!

Спасибо за разъяснение! Самое доступное объяснение понятными мне словами

Просто волшебство!!! Спасибо большое!

Поразил! Лаконично , доступно , не мог понять зачем задается ширина доверительного интервала , теперь вопрос закрыт)

все понятно и доступно! продолжай делать видео, у тебя талант! такого даже у знаменитых блогеров нет

@kmilchakov

7 жыл бұрын

Спасибо за высокую оценку!

Спасибо! Разжевал, теперь что-то складывается в голове, после теоретической части, что я прохожу.

Объяснить сложные вещи просто - очень круто. К сожалению, редко встречается в образовании, в том числе онлайн.

Кирилл, очень классное видео!!! Спасибо большое все медики будут твоими!!!

спасибо огромное! прекрасные речь и темп, объяснение очень доступное!

Нереально понятное объяснение, спасибо огромное

Суперррррррр Вот это РЕАЛЬНАЯ помощь, это не только в биостатистике этот вопрос важный

У меня нет слов, насколько этот парень харош. Я с этой штукой провозился 6 часов, а тут 15 и можно идти СР писать

Огромно спасибо вам! Очень круто объясняете)

Это слишком крутое объяснение♥️😲

Спасибо, Кирилл! Хотельсь бы больше послушать о нормальном распределении и что с ним делать, а то как в дремучем лесу.

выпускайте еще видео!! очень здорово рассказываете

Спасибо за объяснение человеческим языком! Я хоть и не биолог, но помогло

спасибо большое! отлично объясняете, хоть что-то для меня прояснилось в данной теме)

Крутое объяснение! Продолжай рассказывать про статистику людям)))

Молодец парень! Такой простой язык!

Очень доходчиво и понятно! Начинаю заново изучать мат статистику для написания диплома ))

Метафора с супом отличная. Подписка и лайк. Умничка! Все понятно.

Шикарно, не знаем что такое стандартное отклонение, не знаем что такое критерий Стьюдента (поговорим о них в след. видео), но уже считаем доверительный интервал.

Спасибо большое ! Только ты смог объяснить очень доходчиво ! Я уже потеряла надежду 😅

СУПЕР полезное видео! Про нормальное распределение бы еще такой же понятный ролик)

Спасибо, дружище, выручил!!!

лучшее объяснение! спасибо!

умненький какой, просто Молодец!

Господи, были бы все учителя такими ка ты

Спасибо вам огромное! Теперь я понял то,что никак не получалось понять!

Отличное видео! Спасибо! :)))

Ну очень доступно. Многое стало понятнее, спасибо)

Примеры шикарные, понятные.

Круто!!!! Спасибо за видос!!!

Ну просто, УМНИЧКА.

Так все понятно, спасибо большое!!!!

Не знаю, зачем я это посмотрела, если этого нет на экзаменах, но мои познания расширились, и было интересно)

Красава! Так держать!

Хорош! просто и доступно! Удачи тебе в этом деле, не бросай!

@kmilchakov

8 жыл бұрын

Спасибо, буду стараться!

Очень полезное видео, все понятно

Молодец объяснил просто!

Огромное спасибо!

Боже, экзамен завтра, спасибо тебе большое

Спасибо, красавчик 🤗

Спасибо за видео, очень полезно

Спасибо большое

спасибо за видео

Спасибо .Удачи

Я тебя обожаю

спасибо большооое!

спасибо просто супер

Спасибо!

да хорошее обьяснение!

Прошу прощение. Возможно я несколько не понял, но разве расчет стандартной ошибки среднего не проводится с использованием стандартного отклонения выборки, а не генсовокупности. Я, возможно, ошибаюсь, но потому и рассчитывают стандартную ошибку среднего, поскольку при точечных оценках статистик и параметров выборок и генсовокупности стандартное отклонение генсовокупности и стандартное отклонение выборки не совпадают. И чтобы экстраполировать статистику на параметр генсовокупности и рассчитывают стандартную ошибку среднего. Поэтому не сигма на корень из количества образцов выборки, а стандартное отклонение выборки на корень из количества.

Хорошее объяснение. Более-менее понял) Было бы неплохо записать про проверку гипотез.

@kmilchakov

8 жыл бұрын

+Timur Tsalikov да, это в ближайших планах. Спасибо за просмотр!

Какой хороший☺ Спасибо большое!)

СПАСИБО!

Огромное спасибо, все супер! Но у меня все-таки есть вопрос: Как мы можем посчитать стандартное квадратичное отклонение в генеральной совокупности??? Для чего нам нужно делать выборки в таком случае, когда мы можем использовать ВСЮ СОВОКУПНОСТЬ? Ведь фишка и кроется в том, что мы по выборке делаем выводы о всей популяции. А тут выходит так, что чтобы оценить всю совокупность с помощью выборки, мы должны использовать саму совокупность. Как так?)

@eugenestatsenko5458

4 жыл бұрын

Очевидно, на 7:55 все-таки ошибку среднего нужно находить не для генеральной совокупности, а для выборки: mean error = SD / sqrt(n-1)

молодец, пацан. четко объяснил.

топчик!

Отличное видео 👍🏻 не могу найти годный курс по экономической статистике, так хоть биостатистика поможет

Ошибка репрезентативности зависит от значений элементов генеральной совокупности и значений элементов выборки (в вашем случае от количества элементов выборки). Получается, что составив две выборки с одинаковым количеством элементов (например, 5), но разными значениями элементов, ошибка репрезентативности для обеих выборок будет одинаковой, хотя здравый смысл подсказывает, что должна быть разной. Складывается впечатление, что в выражении расчёта ошибки репрезентативности не хватает параметра оценки среднего отклонения значений выборки.

thank you

Информативно,просто,понятно . Спасибо)

Отлично

Спасибо большое. Скажите, у вас есть ролик, где вы объясняете как расчитать маргинальную ошибку при вероятности 95% и когда известны размер выборочной и генеральной совокупности?

Объяснил очень хорошо. Ребята вы не знаете где можно найти таблицу с указанием того, что при t=0.1, 0.2, 0.5, ... и. т. д. сколько будет составлять ошибки вероятностей?

Здравствуйте! Думаю не поздно будет задать вопрос; скажите а сигма и дельта одно и тоже;то есть стандартное отклонение?

Спасибо

Кирилл, благодарю :) мне интересны подобные темы. Если конкретнее: то, как считаются данные при оценке личности (в тестах). Я только начал изучать эту тему. Увидел там кривую нормального распределения и разные данные (цифры и буквы) в описании валидности теста. Интересно в этом разобраться

Ответьте, пожалуйста, как находилось среднее квадратичное отклонение??

Спасибо! Очень понятно! Единственное - может быть стоило внести для ясности шаг расчёта mr =2,7см. Сейчас буду искать как расчитывается ст. квадр. отклонение генеральной совокупности, что бы решить задачу) Вот ещё такой вопрос: у меня есть среднее арифметическре (мю) генеральной совокупности (значения распределены по нормальному закону), но нет данных что бы расчитать среднеквадратичное отклонение (мю это всё что у меня есть). Можно ли найти предельную ошибку обладая только мю?

@Mrpoljkee

2 жыл бұрын

так как в итоге получилось 2.7 см? После этого момента видео стало неинтересно смотреть

Стоооп, а откуда мы должны знать среднее генеральной совокупности, если мы пытаемся оценить, как далеко от него находятся выборочные средние? Зачем тогда вообще это оценивать?

Суп теперь хочу!

А если мы не знаем точные данные генеральной совокупности? Лишь интуитивно чувствуем что должно быть не быть не менее 200?

Кирилл, как 2,7 вышло? Подскажи

Супер! Я вае понял! А нам на физике это не рассказали, просто формулы дали и типо делайте замеры микрометром, пооом считайте ошибку. Мне же интеречно как это работает

Вот блин молодец какой, хороший голос и приятная посадка видео, главное теперь держать рамку не выражатся в коментах и не зазвездится... уважение тебе от меня, будешь так держать с меня будет подписка... я изучаю статистику самостоятельно для себя :-( из книг и видео... и не могу понять, сможешь ответить когда используется (и как понимать это вообще) понятие левый хвост и правый хвост в колоколообразной дуге? (ну когда считает t-test Student) почему иногда используется только левая сторона а иногда правая? Руслан

То есть мы знаем мю (среднее Генеральной совокупности) и считаем насколько средняя выборки отличается? А смысл? Было бы интересно посчитать не зная мю, делая выводы только по выборке

Я в википедии прочитал, что для случая оценки мат ожидания при знании дисперсии, нужно использовать квантили именно нормального распределения, а не t

Ничего не понял откуда получились значения 2.7 а потом 5.4 и сразу же 10.8 хотя формула представлена только одна?

@user-of8hs6cf4e

3 жыл бұрын

Здесь он ошибься

Это же не только в биостатистике используется? Я наткнулся на эту историю в связи с прогнозом цен на нефть от минэнерго США.

Спасибо, все доходчиво, но все же, откуда взялось 2.7)?

@user-vg7py5pf4g

4 жыл бұрын

m = 38/√(200)=2,68 m*t, где t = 2 ; 2,68*2 = 5,36 но интервал берется и в меньшую и в большую стороны, поэтому 5,36*2 = 10,4

@gectorgec3378

4 жыл бұрын

Синклер Метройд, что то не так. Почему средняя делится на сумму выборки? Ошибка же определяется как отношение стандартного отклонения к выборке?

@alntruisrtbredford

4 жыл бұрын

@@user-vg7py5pf4g не так. 2.7 см - значение, взятое с потолка. в формуле для ошибки репрезентативности используется объем твоей подвыборки!, какова генеральная совокупность - ты не знаешь.

...и как быть, если ст.откл. Ген. Совокупности не известно?

В Вики вроде потечнее: "Доверительный_интервал_для_математического_ожидания_нормальной_выборки"

Как можно судить о статистической значимости рассчитанной величины эффекта по ее доверительным интервалам?

Стесняюсь спросить, а каким это хитрым способом была определена сигма?

@user-ck9uf6pw6j

5 жыл бұрын

ведь мы не знаем данных 1-ой экспедиции? откуда же мы вычислим СКО?

@axtrace

5 жыл бұрын

посчитали среднее. Дальше для каждого измерения посчитали квадрат отклонения от среднего. Сложили. Взяли корень из суммы. Не успели оглянуться, как у нас сигма

@astroganov

5 жыл бұрын

@@axtrace между "сложили" и "взяли корень" нужно ещё поделить на количество измерений.

@vasilykuznetsov9280

4 жыл бұрын

@@astroganov поделить на количество измерений минус один, чтобы компенсировать смещение ;)

@eugenestatsenko5458

4 жыл бұрын

@@user-ck9uf6pw6j предполагаю, на 7:55 все-таки ошибку среднего нужно находить не для генеральной совокупности, а для выборки: mean error = SD / sqrt(n-1)

отл, юноша, отл

Ты говоришь что стандартная ошибка нужна когда у нас нет данных по генеральной совокупности, при этом для ее расчета нужно СКО генеральной совокупности. А как быть если у нас нет СКО генеральной совокупности, а есть СКО только нашей выборки?

Кирилл помоги мне по статистике кандитатской по медицине

Не видны ли тут уши Гланца?