Statistics 4mr 2021-22 — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Bdemeshev (обсуждение | вклад) (→Полезные источники в перемешку) |
Bdemeshev (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 105: | Строка 105: | ||
* [https://dl.acm.org/doi/10.1145/3159652.3159699 Transformation of Ratio Metrics] | * [https://dl.acm.org/doi/10.1145/3159652.3159699 Transformation of Ratio Metrics] | ||
* [https://www.stat.cmu.edu/~hseltman/files/ratio.pdf Approximate E, Var for ratio] | * [https://www.stat.cmu.edu/~hseltman/files/ratio.pdf Approximate E, Var for ratio] | ||
| − | * [https://towardsdatascience.com/a-b-testing-a-complete-guide-to-statistical-testing-e3f1db140499 Guide to AB] | + | * [https://towardsdatascience.com/a-b-testing-a-complete-guide-to-statistical-testing-e3f1db140499 Guide to AB]: |
| − | * [https://arxiv.org/abs/1803.06336 Applying delta method] | + | Welch test, Mann-Whitney, |
| + | * Deng, [https://arxiv.org/abs/1803.06336 Applying delta method:] practical guide with novel ideas | ||
* Deng, [https://alexdeng.github.io/public/files/wsdm2017-rup.pdf Trustworthy analysis of online A/B tests: Pitfalls, challenges and solutions] | * Deng, [https://alexdeng.github.io/public/files/wsdm2017-rup.pdf Trustworthy analysis of online A/B tests: Pitfalls, challenges and solutions] | ||
* Deng, [https://alexdeng.github.io/ webpage] | * Deng, [https://alexdeng.github.io/ webpage] | ||
| + | * [https://www.researchgate.net/publication/345698207_Control_Using_Predictions_as_Covariates_in_Switchback_Experiments CUPAC] | ||
| + | Де-факто: признак генерируется любым алгоритмом машинного обучения, затем множественная регрессия с кластер-робастными стандартными ошибками. | ||
* Stats SE, [https://stats.stackexchange.com/questions/398436/a-b-testing-ratio-of-sums AB testing for ratio of sums] | * Stats SE, [https://stats.stackexchange.com/questions/398436/a-b-testing-ratio-of-sums AB testing for ratio of sums] | ||
Версия 20:35, 26 октября 2021
О курсе
Оценивание
UoL = Экзамен * 0.7 + Письменная (или курсовая) работа * 0.3
Итоговая оценка = Экзамен * 0.5 + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Домашняя работа
Module 1
(1 lecture + 1 class per group X 7 weeks)
- Bootstrap
- Welch test
- Mann-Whitney test
- CUPED
- Difference in Difference estimator
- Matching
- Multiple comparison corrections
Module 2
(1 lecture + 1 class per group X 8 weeks)
- Sampling
- Sample size calculation
- Contingency tables, Chi-squared tests
- ANOVA, ANCOVA
- Partial correlation
Module 3
(1 lecture + 1 class per group X 11 weeks)
- Discriminant analysis
- Logit
- PCA
- Factor analysis
- Cluster analysis, Dendrogramms
- Conjoint Analysis
- Multidimensional scaling
Литература
Вспоминаем тервер и матстат
Книжки попроще
- Frederick Gravetter, Larry Wallnau. Statistics for the Behavioral Sciences
- Феллер В. Введение в теорию вероятностей и её приложения
Посложнее
- Larry Wasserman. All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference
- David Williams. Weighing the Odds. A Course in Probability and Statistics
- Ширяев А.Н. Вероятность - 1 .
Советы от UoL
- Malhotra, N.K. D.F. Birks and P.A. Wills Marketing Research, Pearson, fourth edition
Материалы
Лекция 1. Наивный bootstrap, bootstrap t-статистики, bootstrap в bootstrap
Полезно почитать:
Тетрадка с семинара:
Лекция 2. Дикий bootstrap, парный bootstrap, пуассоновский bootstrap
Полезно почитать:
- James MacKinnon, Bootstrap Methods in Econometrics (про дикий и парный бутстрэп)
- Про пуассоновский бутстрэп
Тетрадка с семинара:
Лекция 3. Ещё немного про бутстрэп, тест Уэлча
Тетрадка с семинара:
Лекция 4. Манн Уитни, CUPED
Полезно почитать:
- Deng, Improving the Sensitivity of Online Experiments
- Victor Lei, How booking increases power with CUPED
Тетрадка с семинара:
Лекция 5. CUPED, DND
Лекция 6. Мэтчинг
Полезные источники в перемешку
Оригинальная статья, на CUPED можно смотреть как на две подряд применённых регрессии :)
- Victor Lei, How booking increases power with CUPED
- Evaluation of Bootstrap Methods
- VK practitioner guide
- Transformation of Ratio Metrics
- Approximate E, Var for ratio
- Guide to AB:
Welch test, Mann-Whitney,
- Deng, Applying delta method: practical guide with novel ideas
- Deng, Trustworthy analysis of online A/B tests: Pitfalls, challenges and solutions
- Deng, webpage
- CUPAC
Де-факто: признак генерируется любым алгоритмом машинного обучения, затем множественная регрессия с кластер-робастными стандартными ошибками.
- Stats SE, AB testing for ratio of sums
