thomas
V1
2022/11/28阅读:26主题:橙心
数据分析:性格决定命运
数据分析:性格决定命运
上讲回顾
OLS基础
??条件期望在因果分析中的作用是什么?
??OLS的原假设可能是什么?
??如果随机变量Y与X相互独立,那么
的结果是什么?
??
是随机变量X的函数意味着什么?
大家讨论一下,给出上述问题答案
图3、从y对x开始的双变量回归的图形表示
背景知识——数据分析的原假设、p值与置信区间
概率在高级分析中消失不见
我们经常用到的一个判定标准是:p值,实际上就是条件概率的数值,P(Y|X)
回归分析的原假设是,随机变量Y与X无关(或相互独立)
意味着如果p(Y|X)大到一定程度,这个原假设就成立了。

反过来,如果p(Y|X) 恰好位于概率分布的尾端,即小概率事件发生了,这时候就证伪了原假设,意味着随机变量Y与X不独立,并且E(Y|X)的数值还将给出随机变量X影响Y的具体方式。
参数置信区间

思考问题:
如何考察性格X与命运Y是否独立?
数据分析:性格X与命运Y

本讲回顾
条件期望与因果关系
OLS的原假设与p值
性格与命运
期末展示分组与主题
要求:使用数据分析或概率模型分析某一主题
基线要求:显著、论证严谨
判分标准: 主题重要;
分析方法恰当;
分析的结论具有扩展性。
采用SOLO方法进行评价。
总分值15分。
展示时间:12月5日
评价形式 | 分数 |
---|---|
平时成绩 | 50 |
问卷反馈及Excel填表 | 15 |
期末展示 | 15 |
期末考试 | 20 |
总计 | 100 |
作者介绍
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