Нормальное распределение
Claim This Podcastby Техника речи
Podcast Overview
<p>Подкаст про статистику, теорию вероятностей и анализ данных для тех, кто ничего в них не понимает, но хочет разобраться. Продюсер подкастов и научный журналист Ира Асадуллина вместе с гостями пытается понять, как устроен мир с точки зрения статистики, как люди манипулируют цифрами и как не попадаться на эти уловки.<br /><br /></p><p>Может ли молния ударить в одно и то же место семь раз? Откуда ученые понимают, где причина, а где следствие? Как уровень разводов в Америке связан с потреблением маргарина? И какие парадоксы нам открывает математика, когда речь идет о лотереях и казино?</p><br /><p>Ведущая: Ира Асадуллина soyasoina@gmail.com</p>
Language
🇷🇺
Publishing Since
6/26/2024
1 verified contact email on file for Нормальное распределение
Pitch yourself as a guest, propose sponsorships, or reach out directly to the host.
Recent Episodes
August 13, 2024
Неэтичные эксперименты, биг дата и перепись населения: откуда берутся данные
Чтобы понять что-то про этот мир, исследователям нужно сначала собрать данные о том, что они хотят изучить. И здесь их ждет развилка: либо поставить собственный эксперимент и сделать измерения, либо проводить опрос, либо обращаться к базам данных. В этом выпуске обсудим статистическое сырье. Расскажем, как этично и неэтично добывают данные, сколько их нужно собрать, чтобы вас посчитали адекватным исследователем, и что такое эти загадочные большие данные. Ведущая: Ира Асадуллина soyasoina@gmail.com Гость: Ксения Тенишева, доцент факультета социологии Европейского Университета, преподаватель анализа данных.
August 6, 2024
Как выиграть в лотерею: закон больших чисел
Согласно статистике, вероятность поражения человека молнией в течение жизни составляет 1 к 3000. Однако в середине 20 века в Америке жил мужчина, которого молния ударила семь раз за пару десятков лет! Какова вероятность такого события? В этом выпуске мы будем много подбрасывать монетки, а также попытаемся обдурить лотерейщиков и выиграть крупный куш в казино. Потому что в этом эпизоде мы поговорим про один из столпов математической статистики – про вероятности. А также про закон больших чисел и какие ошибки совершают люди, когда пытаются оценить вероятность какого-то события. Ведущая: Ира Асадуллина soyasoina@gmail.com Гость: Анги Схведиани, кандидат экономических наук График закона больших чисел: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%97%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%BD_%D0%B1%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D1%85_%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%B5%D0%BB#/media/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:Lawoflargenumbers.svg
July 30, 2024
Священный грааль статистики: уровень значимости
Когда вы видите заголовок в СМИ о том, что ученые что-то доказали, открыли или обнаружили связь между явлениями, на самом деле за этим стоит огромный и сложный процесс. Чтение литературы, постановка гипотезы, проведение эксперимента или сбор данных и другие этапы. А во главе всего этого стоит маленькая, неприметная буковка p, на которую молятся многие ученые. Р-value, или уровень значимости, – довольно абстрактное статистическое понятие. Но оно критически важно, когда речь заходит о том, что наука что-то “доказала” или “опровергла”. В этом выпуске подкаста «Нормальное распределение» разбираемся, что это за показатель, почему ученые им иногда манипулируют и как его понимание поможет не попадаться на эти спекуляции. Ведущая: Ира Асадуллина soyasoina@gmail.com Гость: Ксения Тенишева, доцент факультета социологии Европейского Университета, преподаватель анализа данных. Ролик про p-value: https://www.youtube.com/watch?v=9jW9G8MO4PQ
7 total episodes available
Similar Podcasts
Discover related shows you might enjoy
Deep-dive analytics for Нормальное распределение
Frequently asked questions
Have a different question and can't find the answer you're looking for? Reach out to our support team by sending us an email and we'll get back to you as soon as we can.
- What is Нормальное распределение?
<p>Подкаст про статистику, теорию вероятностей и анализ данных для тех, кто ничего в них не понимает, но хочет разобраться. Продюсер подкастов и научный журналист Ира Асадуллина вместе с гостями пытается понять, как устроен мир с точки зрения статистики, как люди манипулируют цифрами и как не попадаться на эти уловки.<br /><br /></p><p>Может ли молния ударить в одно и то же место семь раз? Откуда ученые понимают, где причина, а где следствие? Как уровень разводов в Америке связан с потреблением маргарина? И какие парадоксы нам открывает математика, когда речь идет о лотереях и казино?</p><br /><p>Ведущая: Ира Асадуллина soyasoina@gmail.com</p> - How often does this podcast release new episodes?
This podcast updates weekly.
- Where can I listen to this podcast?
This podcast is available on 7 platforms including Apple Podcasts, Spotify, and more. You can also use the RSS feed directly.
- Does this podcast accept guests?
Information about guest appearances is not available.
Legal Disclaimer
Pod Engine is not affiliated with, endorsed by, or officially connected with any of the podcasts displayed on this platform. We operate independently as a podcast discovery and analytics service.
All podcast artwork, thumbnails, and content displayed on this page are the property of their respective owners and are protected by applicable copyright laws. This includes, but is not limited to, podcast cover art, episode artwork, show descriptions, episode titles, transcripts, audio snippets, and any other content originating from the podcast creators or their licensors.
We display this content under fair use principles and/or implied license for the purpose of podcast discovery, information, and commentary. We make no claim of ownership over any podcast content, artwork, or related materials shown on this platform. All trademarks, service marks, and trade names are the property of their respective owners.
While we strive to ensure all content usage is properly authorized, if you are a rights holder and believe your content is being used inappropriately or without proper authorization, please contact us immediately at hey@podengine.ai for prompt review and appropriate action, which may include content removal or proper attribution.
By accessing and using this platform, you acknowledge and agree to respect all applicable copyright laws and intellectual property rights of content owners. Any unauthorized reproduction, distribution, or commercial use of the content displayed on this platform is strictly prohibited.