diff --git a/docs/maths/assets/stat-madness/bootstrap.png b/docs/maths/assets/stat-madness/bootstrap.png new file mode 100644 index 0000000..5722c9c Binary files /dev/null and b/docs/maths/assets/stat-madness/bootstrap.png differ diff --git a/docs/maths/assets/stat-madness/conf_interval.png b/docs/maths/assets/stat-madness/conf_interval.png new file mode 100644 index 0000000..d33b469 Binary files /dev/null and b/docs/maths/assets/stat-madness/conf_interval.png differ diff --git a/docs/maths/assets/stat-madness/modeling.png b/docs/maths/assets/stat-madness/modeling.png new file mode 100644 index 0000000..30ac340 Binary files /dev/null and b/docs/maths/assets/stat-madness/modeling.png differ diff --git a/docs/maths/stat-madness.md b/docs/maths/stat-madness.md index 38440dd..f6e5572 100644 --- a/docs/maths/stat-madness.md +++ b/docs/maths/stat-madness.md @@ -108,7 +108,7 @@ $$ Область, где не отвергается нулевая гипотеза: $(g_1, g_2) = (-2.262, 2.262)$, т.е. это область, которую принимает значение статистики при условии верности нулевой гипотезы с вероятностью $1 - \alpha = 0.95$. $g_1$ в данном случае это $0.025$ - квантиль, а $g_2$ --- 0.975 - квантиль. -КАРТИНКА +![Доверительный интервал](assets/stat-madness/conf_interval.png) Красным обозначен интервал $(g_1, g_2)$ @@ -122,7 +122,7 @@ $$ образом, можно многократно генерировать выборки и считать статистику, таким образом получив ее распределение. -КАРТИНА +![Открытие моделирования](assets/stat-madness/modeling.png) Можно увидеть некоторое расхождение. В этом, кстати, заключается интересный момент. Часто критикуются исследования построенные на моделировании, так как есть ненулевая (хоть и очень маленькая) вероятность, что выборки сгенерировались так, что полученное распределение статистики не отражает реальность. @@ -158,6 +158,8 @@ X_1 &X_2 &\cdots &X_n \\ \end{pmatrix}. $$ +![Результат на выборке объема 10](assets/stat-madness/bootstrap.png) + Таким образом, из расхождения графиков можно сделать следующие выводы: - применение бутстрэпа требует большой объема первоначальной выборки,