📊 Математическая задача для Data Scientists: "Идеальная точка разбиения"
**Условие** У тебя есть список чисел List[float], представляющий одномерное распределение (например, значения метрики или зарплаты). Нужно определить: существует ли индекс, на котором можно разделить массив на две части так, чтобы стандартное отклонение слева и справа отличалось не более чем на ε (например, 0.1).
data = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0] # Разделение после 2 → [1.0, 2.0], [3.0, 4.0, 5.0] # std слева ≈ 0.5, справа ≈ 0.816 → разница = 0.316 > 0.1 → не подходит
🔍 Подсказка Используй statistics.stdev() или numpy.std(ddof=1) (с выборочной коррекцией). Но не забывай, что длина подмассива должна быть как минимум 2.
---
✅ Пример реализации: ```python import statistics
def has_balanced_std_split(data: list[float], epsilon: float = 0.1) -> bool: n = len(data) if n < 4: return False # Нужны хотя бы 2 элемента в каждой части
for i in range(2, n - 1): left = data[:i] right = data[i:]
if abs(std_left - std_right) <= epsilon: return True
return False ```
📌 Пример использования:
```python data = [10, 12, 11, 20, 21, 19] print(has_balanced_std_split(data, epsilon=0.5)) # True или False в зависимости от разбивки ```
🎯 Что проверяет задача:
• понимание **дисперсии и стандартного отклонения** • знание **статистических библиотек Python** • работа с ограничениями на длину срезов • мышление в духе «разделяй и анализируй»
📊 Математическая задача для Data Scientists: "Идеальная точка разбиения"
**Условие** У тебя есть список чисел List[float], представляющий одномерное распределение (например, значения метрики или зарплаты). Нужно определить: существует ли индекс, на котором можно разделить массив на две части так, чтобы стандартное отклонение слева и справа отличалось не более чем на ε (например, 0.1).
data = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0] # Разделение после 2 → [1.0, 2.0], [3.0, 4.0, 5.0] # std слева ≈ 0.5, справа ≈ 0.816 → разница = 0.316 > 0.1 → не подходит
🔍 Подсказка Используй statistics.stdev() или numpy.std(ddof=1) (с выборочной коррекцией). Но не забывай, что длина подмассива должна быть как минимум 2.
---
✅ Пример реализации: ```python import statistics
def has_balanced_std_split(data: list[float], epsilon: float = 0.1) -> bool: n = len(data) if n < 4: return False # Нужны хотя бы 2 элемента в каждой части
for i in range(2, n - 1): left = data[:i] right = data[i:]
if abs(std_left - std_right) <= epsilon: return True
return False ```
📌 Пример использования:
```python data = [10, 12, 11, 20, 21, 19] print(has_balanced_std_split(data, epsilon=0.5)) # True или False в зависимости от разбивки ```
🎯 Что проверяет задача:
• понимание **дисперсии и стандартного отклонения** • знание **статистических библиотек Python** • работа с ограничениями на длину срезов • мышление в духе «разделяй и анализируй»
BY Математика Дата саентиста
Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260
Official government accounts have also spread fake fact checks. An official Twitter account for the Russia diplomatic mission in Geneva shared a fake debunking video claiming without evidence that "Western and Ukrainian media are creating thousands of fake news on Russia every day." The video, which has amassed almost 30,000 views, offered a "how-to" spot misinformation. At this point, however, Durov had already been working on Telegram with his brother, and further planned a mobile-first social network with an explicit focus on anti-censorship. Later in April, he told TechCrunch that he had left Russia and had “no plans to go back,” saying that the nation was currently “incompatible with internet business at the moment.” He added later that he was looking for a country that matched his libertarian ideals to base his next startup. In February 2014, the Ukrainian people ousted pro-Russian president Viktor Yanukovych, prompting Russia to invade and annex the Crimean peninsula. By the start of April, Pavel Durov had given his notice, with TechCrunch saying at the time that the CEO had resisted pressure to suppress pages criticizing the Russian government. That hurt tech stocks. For the past few weeks, the 10-year yield has traded between 1.72% and 2%, as traders moved into the bond for safety when Russia headlines were ugly—and out of it when headlines improved. Now, the yield is touching its pandemic-era high. If the yield breaks above that level, that could signal that it’s on a sustainable path higher. Higher long-dated bond yields make future profits less valuable—and many tech companies are valued on the basis of profits forecast for many years in the future. Additionally, investors are often instructed to deposit monies into personal bank accounts of individuals who claim to represent a legitimate entity, and/or into an unrelated corporate account. To lend credence and to lure unsuspecting victims, perpetrators usually claim that their entity and/or the investment schemes are approved by financial authorities.
from sa
