tgoop.com/ds_interview_lib/413
Last Update:
У вас есть данные о продолжительности звонков в колл-центр. Как может выглядеть распределение? Как вы можете проверить свои предположения?
Для начала проведём предобработку данных. Заполнять пропуски в них мы не будем. Нулевые значения достаточно просто удалить.
Наше предположение состоит в том, что данные должны следовать логарифмически нормальному распределению. Можно использовать график квантиль-квантиль (Q-Q). Нам нужно выбрать набор интервалов для квантилей. На графике точка (x, y) будет соответствовать одному из квантилей второго распределения (координата y), нанесённому на тот же квантиль первого распределения (координата x). Таким образом, линия является кривой с параметром, обозначающим номер интервала для квантиля.
Если сравниваемые два распределения похожи, точки на графике Q — Q будут приблизительно лежать на линии y = x. Если распределения линейно связаны, точки на графике Q — Q будут приблизительно лежать на линии, но не обязательно на линии y = x.
#статистика
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Share with your friend now:
tgoop.com/ds_interview_lib/413