Create: Update:
У Грэма в книжке есть кусок, где он описывает как оценивать результаты на разных выборках: Ле Фондр сыграл в районе 1500 минут в АПЛ-12/13, Диего Коста — сильно за 7500 за 3 сезона в АПЛ, при этом их результативность без пенальти на 90 минут была одинакова. Он проводит достаточно стандартный пересчет их результативности (после которого Коста оказывается выше, т.к. демонстрировал такую среднюю результативность на значительно большем игровом отрезке), но при этом опускает конкретный расчет (и не всем он может показаться очевидным).
По ссылке (http://varianceexplained.org/r/empirical_bayes_baseball/) на примере бейсбола (но в целом это неважно, т.к. метод универсальный) объясняется, как совершить такой пересчет (но только двух значений естественно будет недостаточно — из распределения нужно получить два гипер-параметра для конкретной выборки и подставить в формулу).
По ссылке (http://varianceexplained.org/r/empirical_bayes_baseball/) на примере бейсбола (но в целом это неважно, т.к. метод универсальный) объясняется, как совершить такой пересчет (но только двух значений естественно будет недостаточно — из распределения нужно получить два гипер-параметра для конкретной выборки и подставить в формулу).
У Грэма в книжке есть кусок, где он описывает как оценивать результаты на разных выборках: Ле Фондр сыграл в районе 1500 минут в АПЛ-12/13, Диего Коста — сильно за 7500 за 3 сезона в АПЛ, при этом их результативность без пенальти на 90 минут была одинакова. Он проводит достаточно стандартный пересчет их результативности (после которого Коста оказывается выше, т.к. демонстрировал такую среднюю результативность на значительно большем игровом отрезке), но при этом опускает конкретный расчет (и не всем он может показаться очевидным).
По ссылке (http://varianceexplained.org/r/empirical_bayes_baseball/) на примере бейсбола (но в целом это неважно, т.к. метод универсальный) объясняется, как совершить такой пересчет (но только двух значений естественно будет недостаточно — из распределения нужно получить два гипер-параметра для конкретной выборки и подставить в формулу).
По ссылке (http://varianceexplained.org/r/empirical_bayes_baseball/) на примере бейсбола (но в целом это неважно, т.к. метод универсальный) объясняется, как совершить такой пересчет (но только двух значений естественно будет недостаточно — из распределения нужно получить два гипер-параметра для конкретной выборки и подставить в формулу).
>>Click here to continue<<
Blocknote

