Statistik — medelvärde, median och spridning
Kunna beräkna medelvärde, median och standardavvikelse för en liten datamängd, välja rätt mått för situationen, och förklara varför spridning är lika viktigt som mitten.
Öva i Mattegrafen ↗ · Sannolikhet och statistikIntuition
Fem kollegors pendlingskostnad per månad: 200, 250, 250, 300, 3000 (en av dem flyger). Medelvärdet är 800 kr — men ingen har i närheten av det. Medianen (mittersta värdet) är 250 och beskriver gruppen bättre. Ett extremvärde drar medelvärdet men inte medianen.
Spridning säger hur utspridda värdena är. Två klasser kan ha samma medelbetyg men den ena har alla på mitten, den andra hälften toppar och hälften bottnar.
Formellt
För värdena x₁ … xₙ:
- Medelvärde: x̄ = (x₁ + … + xₙ) / n
- Varians: s² = Σ(xᵢ − x̄)² / n (populationsvarians)
- Standardavvikelse: s = √s²
Exempel [2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9]: x̄ = 5, avvikelserna i kvadrat summerar till 32, s² = 4, s = 2.
Varför i AI? En modells fel är en datamängd. Medelfelet säger hur bra den är i snitt; spridningen säger om den är jämnt bra eller katastrofal ibland. Och att normalisera data (dra bort medelvärdet, dela med s) är ofta det första steget innan träning.
Behärskning innebär
- Beräknar medelvärde och median korrekt
- Förklarar när median är bättre än medelvärde
Förkunskaper
- BData i vardagenkrävs
- CFunktioner och koordinatsystemunderlättarÖva i Mattegrafen ↗
Logga in för att göra övningarna och bygga upp din behärskning.
Källor
Leder till
- CLinjär regression: anpassa en rät linje till data
- CSannolikhet — grunderna
- DBättre eller bara annorlunda?
- DKlustring: k-means och hierarkisk
- DKorrelation och kausalitet
- DLinjär regression med flera features
- DSannolikhetsfördelningar
- EModellutvärdering
- EPCA — principalkomponentanalys
- EVetenskaplig metod i AI
Del av målen (34)
- Bygg ett NLP-system end-to-end
- Statistik för experiment
- Klassisk maskininlärning i praktiken
- Matematiken bakom modellerna
- Finjustera en modell med LoRA
- Evals i praktiken
- AI i produktion
- Bygg ett RAG-flöde med spårbara källor
- Generativa modeller i djupet
- Frontier Lab — självständigt forskningsprojekt
- Språkmodeller i praktiken
- Förstå hur generativ AI fungerar
- Träna en agent med belöning
- Klassisk ML på riktigt
- Träna neuronnät på riktigt
- Finjustera och driva egna modeller
- AI-säkerhet i praktiken
- Ansvarsfull AI i praktiken
- Bygg en AI-tjänst som håller i drift
- AI-tjänst i drift
- Bygg en agent som går att lita på
- Bygg ett minnessystem för en agent
- Reproducera ett paper
- Tolka en språkmodell
- Träna ditt första neuronnät
- Bygg ett röstgränssnitt
- Djup reinforcement learning
- Bildklassificering med faltningsnät
- Kör modeller billigare: kvantisering
- Multimodala system
- Bygg en transformer från grunden
- Se och höra med AI
- Data: samla, städa, dokumentera
- AI, etik och samhälle