📊

Статистика

Перевірка гіпотез, PCA, бутстреп, нормальний розподіл та інші фундаментальні інструменти статистичного висновку — інтерактивно.

📊 15 симуляції 🆕 Категорія додана 2026-05-16

🧪 Симуляції (15)

🎲 Випадкове Блукання 📊 Дослідник Імовірнісних Розподілів 🎂 Парадокс Дня Народження — Симуляція Ймовірності ⚖️ Байєсівський висновок — Prior, Likelihood та Posterior 📈 Лінійна Регресія — МНК 📊 Перевірка Гіпотез — t-тест і p-значення 🔢 МГК — Метод Головних Компонент 🔁 Бутстреп — Довірчі Інтервали 📊 Нормальний розподіл та ЦГТ — Інтерактивний симулятор 📊 Bayesian Updating 🔢 Закон Бенфорда 📉 Регресія до Середнього 📊 t-Тест Стьюдента 🎯 Дошка Гальтона 📏 Поширення Похибок та Невизначеність

❓ Часті запитання

Що таке p-значення?

P-значення — це ймовірність отримати дані не менш екстремальні, ніж виміряні, за умови, що нульова гіпотеза правдива. P-значення нижче 0.05 традиційно означає відкидання нульової гіпотези. Але це НЕ ймовірність того, що нульова гіпотеза правильна — поширена помилка трактування.

Що таке PCA?

Метод головних компонент знаходить лінійні комбінації змінних (компоненти), що захоплюють найбільшу дисперсію. Перша компонента вказує напрям найбільшого розкиду; наступні — ортогональні. Використовується для зменшення розмірності, візуалізації та інженерії ознак.

Що таке центральна гранична теорема?

Центральна гранична теорема стверджує: сума (або середнє) багатьох незалежних випадкових величин прямує до нормального розподілу незалежно від їхніх власних розподілів. Тому дзвоноподібна крива з'являється всюди: ріст людей, помилки вимірювань, лабораторні аналізи.

Що таке бутстреп?

Бутстреп — це випадкова вибірка (з поверненням) з ваших даних для оцінки розподілу вибірки статистики. Корисно, коли аналітичні довірчі інтервали важко обчислити — працює для медіан, відношень, кореляцій. Процедура: ресамплінг → обчислення → 10 000 повторів.

Коли використовувати t-тест, а коли непараметричний тест?

T-тест — коли дані приблизно нормальні або n великий (працює ЦГТ). Тест Вілкоксона / Манна-Уітні — коли дані ненормальні, порядкові або з важкими викидами. Інтерактивні симуляції дозволяють порівняти обидва на синтетичних даних.

Кожна симуляція зі Статистики тут запускається безкоштовно у браузері, дозволяючи вам досліджувати кожну інтерактивну модель — розподіли ймовірностей, перевірку гіпотез, регресійний аналіз, центральну граничну теорему та мінливість вибірки — без будь-яких встановлень. Налаштовуйте параметри, спостерігайте результати в реальному часі та вивчайте статистику онлайн у власному темпі — незалежно від того, чи ви студент, викладач або допитливий дослідник. Статистика лежить в основі майже кожної сфери сучасного пізнання: клінічні випробування використовують її, щоб з'ясувати, чи справді нові методи лікування перевершують плацебо, соціологи спираються на теорію вибірки для прогнозування виборів за кількома тисячами респондентів, а інженери якості застосовують контрольні карти для підтримки виробничих процесів у межах допуску. Практичне дослідження цих 15 симуляцій формує інтуїцію, яку самі формули рідко дають.