Test kod u ru: Недоступно по юридическим причинам

Журнал «Код» программирование без снобизма

Журнал «Код» программирование без снобизма

журнал
Яндекс Практикума

Код — журнал Яндекс Практикума о технологиях и программировании. Код — журнал Яндекс Практикума о технологиях и программировании. Код — журнал Яндекс Практикума о технологиях и программировании. Код — журнал Яндекс Практикума о технологиях и программировании. Код — журнал Яндекс Практикума о технологиях и программировании. Код — журнал Яндекс Практикума о технологиях и программировании.

Ваш гид по профессиям, связанным с данными

Всё, что нужно знать, прежде чем вы пойдёте в дата-сайенс, дата-инжиниринг и машинное обучение

Новости

Вопросы

Как решить

Python-разработчик: сколько платят, что нужно уметь и куда идти работать

Разговор с практикующим разработчиком о работе и зарплатах

Как начать карьеру в IT: 40+ вопросов про ИТ от гуманитариев

Простые, сложные, острые, странные и необычные
вопросы — ответили на всё, что интересует новичков

Ахах

Как решить

Не стыдно

Что как

Это баг

Это как

Как решить

Как решить

Как решить

Не стыдно

Не стыдно

Не стыдно

Что как

Что как

Что как

Это баг

Это баг

Это баг

Это как

Это как

Это как

Алгоритмы для жизни: как выбрать лучшего кандидата

Математик Леонард Эйлер выбирает вам невесту. Или жениха

Один мальчик подписался на рассылку Кода и постепенно стал программистом

Основы программирования без заумия и снобизма.
Просто и понятно о том, как получить новую профессию

Я согласен на обработку персональных данных

Спасибо!
Проверьте почту

Что такое плавающая ошибка

И почему она бесит каждого тестировщика

Easy

Medium

Hard

Medium

Medium

Medium

бесплатное обучение программированию для школьников

Разборы законов

20.09.22

Екатерина Мирошкина

экономист

Профиль автора

С 19 сентября школьники могут подавать заявки на обучение программированию в рамках проекта «Код будущего». Это федеральная программа: два года учебы бесплатно, заявки онлайн, занятия очно или дистанционно. Проект уже опробован в нескольких регионах и теперь доступен по всей России. В этом году учиться начнут 100 тысяч ребят.

Вот кто может попасть на курсы и как это сделать.

Что нового в российских законах

И как это повлияет на ваши деньги. Короткое письмо с разборами новых законов — раз в месяц в вашей почте. Бесплатно

Кому подходят курсы

Проект рассчитан на школьников с гражданством России с восьмого по одиннадцатый класс. Если сейчас ребенок учится в восьмом, девятом, десятом или одиннадцатом классе, он может подать заявку. Необязательно быть победителем олимпиад или отличником.

Зачисление — по итогам вступительных испытаний. Это не ЕГЭ, а внутренний отбор в виде тестов. Ссылка придет после отправки заявления. Если ваш ребенок не продвинутый юный программист — это не помешает, пробуйте. Он может попасть на базовый уровень обучения, а потом это станет его призванием. Или нет. Пока что за эксперименты платит государство.

Чему там учат

На курсах дети будут изучать языки программирования: Python, Java, C++, C#, PHP и другие.

Python, C++ и еще 8 востребованных языков программирования

Язык можно выбрать при подаче заявки. Вступительное испытание позволит оценить уровень подготовки: одному ребенку нужно базовое обучение, другому — продвинутое. Программы под это адаптированы.

Учит не государство по единой программе, а разные образовательные организации, которые отобраны для участия в проекте

Потом знания можно использовать при обучении в вузе. Или ребенок сможет определиться с профессией — поймет, по душе ли ему ИТ-сфера.

Если ребенок не знает, какой курс выбрать для записи, на сайте проекта предусмотрен раздел с вебинарами. Правда, там пока всего одна ссылка на «Дзен» с сомнительно полезной статьей. Вероятно, материалов будет больше.

Как выбрать курсы по программированию и разработке для детей

Как проходит обучение

Курсы длятся два года — 144 академических часа. То есть это не короткая программа, а полноценная учеба, на которую нужно время и силы.

Учиться можно дистанционно или очно. Адреса очных площадок указаны на интерактивной карте, но не во всех регионах. Например, в Краснодарском крае площадки есть, а в Смоленской области — нет.

Платить не нужно: все за счет федерального бюджета.

Как подать заявку

Заявки подают через госуслуги. Это может сделать школьник начиная с 14 лет при наличии паспорта или его родитель. Понадобится подтвержденная учетная запись.

Вот инструкция:

1. Подайте заявку. Нужно нажать кнопку «Записаться» — справа на странице конкретного курса. После этого появится форма авторизации. Дальше все по шагам с учетом подсказок.
2. Пройдите вступительное испытание. На это есть 5 рабочих дней. Инструкция придет на почту и в личный кабинет на госуслугах. Там же появятся результаты тестирования.
3. Если уровень подготовки подтвердился — можно начинать обучение. Если нет, нужно выбрать другой уровень.

Как я переучился на программиста и через два года стал разработчиком в «Тесле»

На странице курса проверьте, когда начинается обучение, — чтобы это стыковалось с планами школьника по подготовке к ЕГЭ и другими занятиями

Если в семье несколько детей

Если не удалось пройти испытание

Оспорить результаты тестирования невозможно. Но есть такие варианты:

1. Пройти обучение по рекомендованной программе уровнем ниже — это будет предложено в письме. Если ни одна программа не подошла, можно выбрать другую организацию и подать новую заявку.
2. Если не удается попасть ни на один курс, можно пройти бесплатный курс самостоятельно — на него придет ссылка. Или попробовать в следующем году.

«Курсы для меня — пустая трата денег»: сколько зарабатывает разработчик мобильных приложений

Если школьник еще не подходит по возрасту

Семиклассникам нужно немного подождать, они смогут записаться в следующем году. Программа продолжит работать.

Новости, которые касаются всех, — в нашем телеграм-канале. Подписывайтесь, чтобы быть в курсе происходящего: @tinkoffjournal.

U-критерий Манна-Уитни в R

Введение

U-критерий Манна-Уитни обычно выполняется, когда аналитик хочет проверить различия между двумя независимыми методами лечения или состояниями. Однако интересующая переменная непрерывного отклика не имеет нормального распределения. Например, вам может понадобиться узнать, отличаются ли баллы первокурсников на экзамене от студентов второго курса, но экзаменационные баллы по крайней мере для одной группы не подчиняются нормальному распределению. U-критерий Манна-Уитни часто считается непараметрической альтернативой t-критерию независимой выборки. U-критерий Манна-Уитни также известен как тест Манна-Уитни-Уилкоксона, Уилкоксон-Манн-Уитни и ранговая сумма Уилкоксона.

U-критерий Манна-Уитни обычно проводится, когда каждой экспериментальной единице (субъекту исследования) назначается только одно из двух доступных условий лечения. Таким образом, лечебные группы не имеют перекрывающегося членства и считаются независимыми. U-критерий Манна-Уитни считается «межсубъектным» анализом.

Формально нулевая гипотеза состоит в том, что функции распределения обеих совокупностей равны. Альтернативная гипотеза состоит в том, что функции распределения не равны.

Неофициально мы проверяем, различаются ли средние ранги между группами. Поскольку средние ранги приближаются к медиане, часто аналитики будут указывать, что мы проверяем медианные различия, даже если это может считаться формально неверным. По этой причине во многих случаях описательная статистика относительно медианных значений предоставляется при выполнении U-критерия Манна-Уитни.

H ₀ : раздача ₁ = раздача ₂

H _a : раздача ₁ ≠  раздача ₂ 900 05

Предположения теста Манна-Уитни U

Следующие предположения должны выполняться для запуска теста Манна-Уитни. U-тест:

1. Группы лечения не зависят друг от друга. Экспериментальные единицы получают только одну обработку, и они не перекрываются.
2. Интересующая переменная отклика является порядковой или непрерывной.
3. Обе выборки случайны.

Пример теста Манна-Уитни U в R

В этом примере мы проверим, существует ли статистически значимая разница в количестве выживших насекомых при обработке одним из двух доступных средств обработки инсектицидами.

Зависимая переменная ответа:
жуки = количество жуков

Категориальная независимая переменная:
опрыскивание = две разные обработки инсектицидами (C или D)

Данные для этого примера доступны здесь и представляют собой часть более крупного эксперимента:

InsectSpraysMWU.csvDownload

U Test R Code

Каждый пакет, используемый в примере, может быть установлен с помощью команд install.packages следующим образом:

 install.packages("gmodels", dependencies = TRUE)
install. packages("автомобиль", зависимости = TRUE)
install.packages("DescTools", зависимости = TRUE)
install.packages("ggplot2", зависимости = TRUE)
install.packages("qqplotr", зависимости = TRUE)
install.packages("dplyr", зависимости = TRUE)
 

Приведенный ниже код R включает критерий нормальности Шапиро-Уилка и графики QQ для каждой группы лечения. Обработка данных и сводная статистика выполняются с помощью пакета dplyr. Блочные диаграммы создаются с помощью пакета ggplot2. Графики QQ создаются с помощью пакета qqplotr. Функция wilcoxon.test включена в пакет базовой статистики. Средние доверительные интервалы вычисляются пакетом DescTools.

Вот аннотированный код для примера. Все проверки предположений предоставляются вместе с U-критерием Манна-Уитни:

 библиотека ("gmodels")
библиотека ("машина")
библиотека("DescTools")
библиотека ("ggplot2")
библиотека ("qqplotr")
библиотека ("dplyr")
#Импорт данных
dat<-read.csv("C:/Dropbox/Website/Analysis/Mann-Whitney U/Data/InsectSpraysMWU. csv")
#Обозначить спрей как категориальный фактор
dat$spray<-as.factor(dat$spray)
#Производить описательную статистику по группам
dat %>% select(спрей, жуки) %>% group_by(спрей) %>%
  суммировать (n = n(),
            среднее = среднее (ошибки, na.rm = TRUE),
            sd = sd(ошибки, na.rm = ИСТИНА),
            стандартный вывод = sd/sqrt(n),
            LCL = среднее - qt(1 - (0,05/2), n - 1) * stderr,
            UCL = среднее + qt(1 - (0,05/2), n - 1) * stderr,
            медиана = медиана (ошибки, na.rm = TRUE),
            мин = мин (ошибки, na.rm = ИСТИНА),
            max = max(ошибки, na.rm = TRUE),
            IQR = IQR(ошибки, na.rm = TRUE),
            LCLmed = MedianCI(ошибки, na.rm=TRUE)[2],
            UCLmed = MedianCI(ошибки, na.rm=TRUE)[3])
# Создавайте боксплоты и визуально проверяйте наличие выбросов
ggplot(dat, aes(x = спрей, y = жуки, fill = спрей)) +
  stat_boxplot(geom="errorbar", ширина = 0,5) +
  geom_boxplot (fill = "голубой") +
  stat_summary(fun.y=mean, geom="point", shape=10, size=3. 5, color="black") +
  ggtitle("Схема лечения C и D") +
  theme_bw() + тема (legend.position="none")
#Проверить каждую группу на нормальность
дат %>%
  group_by(распыление) %>%
  summarise(`W Stat` = shapiro.test(ошибки)$статистика,
            p.value = shapiro.test(ошибки)$p.value)
# Выполнение графиков QQ по группам
ggplot (данные = dat, отображение = aes (выборка = ошибки, цвет = брызги, заливка = брызги)) +
  stat_qq_band (альфа = 0,5, конф = 0,95, qtype=1, bandType = "загрузка") +
  stat_qq_line (идентификация = ИСТИНА) +
  stat_qq_point(col="черный") +
  facet_wrap(~ спрей, весы = "бесплатно") +
  labs(x = "Теоретические квантили", y = "Выборочные квантили") + theme_bw()
#Выполнить U-критерий Манна-Уитни
m1<-wilcox.test(ошибки ~ спрей, данные=дата, na.rm=ИСТИНА, парный=ЛОЖЬ, точный=ЛОЖЬ, conf.int=ИСТИНА)
печать (м1)
#Ходжес Леманн Оценщик
m1$ оценка
 

U-критерий Манна-Уитни Аннотированный R-вывод

Описательная статистика

Часто аналитики забывают тщательно изучить свои данные перед выполнением статистических тестов. Описательная статистика используется не только для описания данных, но также помогает определить наличие каких-либо несоответствий. Детальное исследование описательной статистики может помочь ответить на следующие вопросы (помимо многих других):

• Сколько у меня недостающих данных?
• Есть ли у меня потенциальные выбросы?
• Значения стандартного отклонения и стандартной ошибки велики по сравнению со средним значением?
• В какой диапазон попадает большая часть моих данных для каждого лечения?

 спрей  a      n  b   mean  c    sd  d     stderr  e     LCL  f 900 96    UCL  f     медиана  г   мин.  ч  макс.  ч     IQR  i     LCLmed  j  UCLmed  j 
  C        12  2,08   1,98  0,570    0,828 3,34    1,5     0     7     2        1      3 
 D        12  4,92   2,50   0,723     3,33   6,51    5       2    12     1,25     3      5 

1. спрей – Уровни обработки, соответствующие нашим независимая переменная 'брызги'.
2. n – Количество наблюдений для каждой обработки.
3. среднее –  Среднее значение для каждого лечения.
4. sd – Стандартное отклонение каждой обработки.
5. stderr – Стандартная ошибка каждой обработки. Это стандартное отклонение / sqrt (n).
6. LCL, UCL – Верхний и нижний доверительные интервалы среднего. Другими словами, вы можете быть уверены на 95%, что истинное среднее значение находится между нижним и верхним значениями, указанными для каждой группы лечения, при условии нормального распределения.
7. медиана – Среднее значение для каждого лечения.
8. мин, макс – Минимальное и максимальное значение для каждой обработки.
   
9. IQR – Диапазон внутренних квартилей каждого лечения. Это 75-й процентиль – 25-й процентиль.
10. LCLmed, UCLmed – 95% доверительный интервал для медианы.

Блочные диаграммы

Блочные диаграммы предоставляются ggplot2. На приведенных ниже диаграммах показано по одному выбросу в каждой группе лечения. Кроме того, как среднее (круг со знаком +), так и медиана (средняя линия) значения находятся на уровне 75-го процентиля. Это указывает на то, что данные сильно искажены эффектами выбросов.

Тесты на нормальность

Перед выполнением U Манна-Уитни важно оценить наши предположения, чтобы убедиться, что мы проводим надлежащее и надежное сравнение. Если присутствует нормальность, более подходящим тестом будет независимый выборочный t-критерий.

Проверка нормальности должна выполняться с использованием критерия нормальности Шапиро-Уилка (или его эквивалента) и/или графиков QQ для больших размеров выборки. Во многих случаях гистограммы также могут быть полезны. Однако этот набор данных настолько мал, что гистограммы не добавили ценности.

В этом примере мы будем использовать функцию shapiro.test из пакета stats для создания критерия нормальности Шапиро-Уилка для каждой группы цилиндров и функцию qqPlot из пакета qqplotr для построения графиков QQ. Эти функции имеют синтаксис dplyr «tidyverse», что позволяет легко проводить отдельные анализы для каждой группы лечения.

 Spray  A  W STAT  B  P.Value  C  
 C 0,859 0,0476 
 D 0,751 0,0027 

1. спрей — в этом столбце указаны уровни переменной обработки вместе со средними различиями между уровнями.
2. W Stat – Статистика теста Шапиро-Уилка (W) для каждого теста предоставляется для каждой группы.
3. p-значение — Предоставляется p-значение для каждого теста. Значение p < 0,05 указывает на то, что мы должны отвергнуть предположение о нормальности. Значения p теста Шапиро-Уилка для лечения C и D составляют <0,05 и, следовательно, не имеют нормального распределения.

Графики QQ

Подавляющее большинство точек должны следовать теоретической нормальной линии отсчета и попадать в изогнутые 95%-ые доверительные интервалы, чтобы считаться нормально распределенными. Однако для спрея D можно наблюдать небольшое отклонение от нормальности, что подтверждает наш вывод о нормальности теста Шапиро-Уилка.

Поскольку p-значения теста Шапиро-Уилка <0,05 для обеих групп лечения, а график QQ для спрея D показывает отклонение от теоретической нормальной диагональной линии, мы делаем вывод, что данные не распределены нормально.

Результаты U-критерия Манна-Уитни и оценка Ходжеса-Леманна в R

На данный момент мы определили, что данные для каждой экспериментальной группы не распределены нормально, и у нас есть значительные влиятельные выбросы. В результате U-критерий Манна-Уитни был бы более подходящим, чем t-критерий независимых выборок, для проверки значительных различий между группами лечения. Наш следующий шаг — официально провести U-тест Манна-Уитни, чтобы определить, какой спрей от насекомых более эффективен. Функция wilcoxon.test выполняет этот тест в R.

 Критерий суммы рангов Уилкоксона с коррекцией непрерывности 
 данные: жуки от распыления 
 W  a  = 20, p-значение  b  = 0,002651 
 альтернативная гипотеза: истинное смещение местоположения не равно 0 
 
 95-процентный доверительный интервал  c  : 
 -4,000018 -1,000009 
 
 выборочные оценки: 
 разница в расположении  d  
 -2,999922 
 

900 45 Вт – Это значение представляет статистику теста Уилкоксона. Статистика теста Уилкоксона представляет собой сумму рангов в выборке 1 минус n1*(n1+1)/2. n1 — количество наблюдений в выборке 1.
1. p-значение — p-значение, соответствующее двустороннему тесту, основанному на стандартном нормальном (Z) распределении.
2. 95% доверительный интервал – 95% доверительный интервал разницы между количеством клопов, выживших под воздействием спрея C и спрея D.
3. разница в расположении – Оценка различий в параметрах местоположения между аэрозолями C и D.

U-критерий Манна-Уитни Интерпретация и выводы

Мы пришли к выводу, что количество ошибок в каждой экспериментальной группе не является нормальным. Кроме того, в каждой группе есть выбросы. В результате U-критерий Манна-Уитни более подходит, чем традиционный t-критерий независимых образцов, для сравнения эффективности двух отдельных обработок инсектицидами.

U-критерий Манна-Уитни дает двусторонний критерий p-значение = 0,0027. Это указывает на то, что мы должны отклонить нулевую гипотезу о том, что распределения равны, и сделать вывод о значительной разнице в эффективности инсектицидов. Описательная статистика показывает, что среднее значение для спрея C составляет 1,5, а для спрея D — 5,0. Другими словами, разница между средними значениями каждой обработки составляет около 3,5 ошибок между обработками. Оценка Ходжеса-Лемана более точно указывает на то, что мы можем ожидать, что при использовании спрея D вместо спрея C в среднем выживет еще около 3 жуков.5% уверены, что средняя разница между распылением D и C в популяции будет составлять от 1 до 4 жуков. Таким образом, спрей C более эффективен, чем спрей D, в борьбе с популяцией клопов.

Что делать, если предположения не оправдались или что-то пошло не так

U-критерий Манна-Уитни обычно используется в крайнем случае. Это связано с тем, что это тест с меньшей мощностью по сравнению с t-критерием независимых выборок.

Более современные альтернативы включают тесты перестановки/рандомизации, доверительные интервалы начальной загрузки и преобразование данных, но каждый вариант будет иметь свои собственные условия.

Если вам нужно сравнить более двух независимых групп, может подойти однофакторный анализ отклонений (ANOVA) или критерий Крускала-Уоллиса.

U-критерий Манна-Уитни не подходит, если вы неоднократно проводили измерения на одном и том же экспериментальном объекте (субъекте). Например, если у вас есть предварительное и послетестовое исследование, то каждый субъект будет измеряться в два разных момента времени. Если это так, то парный t-критерий или соответствующий непараметрический критерий знакового ранга Уилкоксона может быть более подходящим способом действий.

Дополнительные ресурсы и ссылки

Muenchen, R.A. (2011). R для пользователей SAS и SPSS, второе издание. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Springer, LLC.

Хиггинс, Дж.Дж. (2004). Введение в современную непараметрическую статистику, Pacific Grove, CA: Brooks/Cole, Thomson Learning, Inc.

Conover WJ (1999). Практическая непараметрическая статистика. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: John Wiley & Sons, Inc.

Билл, Г. (1942). Преобразование данных энтомологических полевых экспериментов. Биометрика , 29 , 243–262.

U-тест Манна-Уитни по программированию на языке R , 73.3, 21.8, 63.4, 64.6, 48.4, 48.8)

оранжевый_лампочка <- c (47,8, 60, 63,4, 76, 89,4, 67,3, 61,3, 62,4)

BULB_PRICE = 9 0301 c (красная_лампочка, оранжевая_лампочка)

BULB_TYPE = rep ( c ( "красный" , "оранжевый" ), каждый = 8)

DATASET <- data.frame (BULB_TYPE, BULB_PRICE, stringsAsFactors = TRUE )

НАБОР ДАННЫХ

install. packages ( "dplyr" )

install.packages ( "ggpubr" )

библиотека 903 02 (dplyr)

group_by (DATASET,BULB_TYPE) %>%

суммировать (

     количество = n (),

     медиана = медиана (BULB_PRICE, na.rm = TRUE ),

     IQR = IQR (BULB_PRICE, na.rm = 903 01 ИСТИНА ))

библиотека ( "ggpubr" )

ggboxplot (DATASET, x = "BULB_TYPE" , y = "BULB_PRICE" 90 301 ,

           цвет = "BULB_TYPE" , палитра = c ( "#FFA500" , "#FF0000" ),

           ylab = "BULB_PRICES" , xlab = "BULB_TYPES" )

res <- wilcox.