Скачать или смотреть Tesadüf mü, Değil mi? P-Value'nun Sırrı | Veri Bilimi Mülakat Soruları

Bir ilacın gerçekten işe yaradığını mı yoksa iyileşmenin tamamen tesadüf mü olduğunu nasıl anlarsınız? Attığınız zardaki sonuçların şans mı yoksa hile mi içerdiğini nasıl kanıtlarsınız? Veri bilimi ve yapay zeka mülakatlarının en sık sorulan ama en temel kavramlarından biri olan P-Değeri (p-value), işte bu "rastgelelik" perdesini aralamamızı sağlayan istatistiksel bir anahtardır.



Bu videoda, p-value'nun karmaşık gibi görünen dünyasına basit ve anlaşılır bir dalış yapıyoruz. Bir şeylerin şans eseri mi yoksa anlamlı bir nedene bağlı olarak mı gerçekleştiğini ayırt etmemizi sağlayan bu temel testin ne olduğunu öğreniyoruz. Veri bilimindeki o meşhur "şüpheci" yaklaşımın temelinde yatan "sıfır hipotezi" kavramıyla tanışıyor ve her veri bilimcinin kariyerine başlarken kabul ettiği o temel felsefeyi anlıyoruz. Eğer verilerinizdeki gizli etkileri ortaya çıkarmak ve sonuçlarınızın tesadüf olmadığını kanıtlamak istiyorsanız, p-value'nun ne anlama geldiğini bilmek zorundasınız.


Derinlemesine Konu Başlıkları:

P-Value Tam Olarak Nedir?: En basit tanımıyla, bir sonucun tamamen rastgele olup olmadığını anlamamızı sağlayan bir değerdir. Bir veri setindeki değerlerin ne sıklıkla tekrar ettiğine bakarak belirgin bir farklılaşma olup olmadığını ölçer.

Pratik Kullanım Alanları: P-değeri, bir ilacın etkinliğinden , bir zarın hileli olup olmadığının tespitine veya veri setinizdeki bir yanlılığın ortaya çıkarılmasına kadar geniş bir yelpazede kullanılır.

0.05'in Sihirli Eşiği: P-değerinin neden genellikle 0.05 ile karşılaştırıldığını öğrenin. Eğer p-değeri 0.05'in altındaysa, sonucun rastgele olmadığı ve onu etkileyen başka bir faktör olduğu sonucuna varırız. Eğer 0.05'in üzerindeyse, sonucun etkin bir faktör olmadan, tesadüfen gerçekleştiğini düşünebiliriz.

Veri Bilimindeki Felsefesi: Veri biliminin "şüpheci" bir yaklaşımla, yani her şeyin rastgele olduğunu varsayan "sıfır hipotezi" ile başladığını anlıyoruz. Amacımız, bu hipotezi çürütecek anlamlı ilişkiler bulmaktır; örneğin, müşterinin satın alma davranışı ile tavsiye edeceğimiz ürünler arasında bir ilişki kurmak gibi.

Bu video, veri bilimi ve yapay zeka mülakatlarına hazırlanan veya istatistiğin temel taşlarını anlamak isteyen herkes için bir başlangıç noktası.

Mülakat sorularına ait oyanatma listesinin tamamı için :
   • Mülakat Soruları