👓 Статистика и тервер на собеседовании: что могут спросить? Собрала несколько типичных вопросов, которые стоит уметь объяснять своими словами 1. Что такое ЦПТ?
Центральная предельная теорема говорит, что при достаточно большом размере выборки распределение среднего становится близким к нормальному — даже если исходные данные распределены иначе
Поэтому ЦПТ лежит в основе многих доверительных интервалов и статистических тестов
2. Что такое закон больших чисел?
Чем больше количество наблюдений, тем ближе среднее значение выборки к математическому ожиданию
Например, если бросать монетку много раз, доля орлов будет стремиться к 50%
3. Среднее или медиана?
Если в данных есть сильные выбросы, медиана обычно лучше описывает «типичное» значение
Например, зарплаты в компании: несколько руководителей с очень высокой зарплатой могут сильно увеличить среднее, но почти не повлияют на медиану
4. Корреляция = причинность?
Корреляция показывает, что две величины связаны, но не объясняет причину
Например, летом одновременно растут продажи мороженого и количество купаний. Это не значит, что мороженое заставляет людей купаться. На обе величины влияет третий фактор — температура
5. Что такое p-value?
Это вероятность получить наблюдаемый результат или ещё более экстремальный, если нулевая гипотеза верна
Если p-value меньше выбранного уровня значимости, например 0,05, у нас есть основания отвергнуть H₀
Важно: p-value не говорит о вероятности того, что H₀ верна 6. Что такое доверительный интервал?
Это диапазон значений, который показывает неопределённость оценки
Например: конверсия = 10%, 95% ДИ [9%; 11%]
Чем уже интервал, тем точнее наша оценка
7. Что такое статистическая мощность?
Это вероятность обнаружить эффект, если он действительно существует
Низкая мощность → можно не заметить реальное изменение и получить ложноотрицательный результат
8. Что такое выброс?
Наблюдение, которое сильно отличается от остальных
Найти выбросы можно, например, с помощью IQR:
< Q1 − 1.5 × IQR или > Q3 + 1.5 × IQR
Но выброс не всегда нужно удалять. Сначала стоит понять, это ошибка в данных или реальное наблюдение 9. Простая задача по терверу 🎲 Бросаем два кубика. Какова вероятность получить сумму 8?
Всего 36 комбинаций.
Подходящие:
2+6, 3+5, 4+4, 5+3, 6+2
Получаем:
5 / 36 ≈ 13,9% 10. А что такое теорема Байеса?
Она позволяет пересчитать вероятность события, когда появилась новая информация
Например: тест на заболевание положительный. Какова вероятность, что человек действительно болен?
Здесь важно учитывать не только точность теста, но и базовую вероятность заболевания 🤩 Что я бы точно повторила перед собеседованием:
- среднее, медиана, дисперсия, стандартное отклонение
- распределения и нормальное распределение
- ЦПТ и закон больших чисел
- гипотезы, p-value, уровень значимости
- доверительные интервалы и статистическую мощность
- корреляцию и причинность
- выбросы и выборку
- базовые задачи на вероятность и теорему Байеса
🤓 И главное — учить не определения, а понимать, когда и зачем применяется каждый инструмент
