خداع قيمة p في الشركات الناشئة: تجنب المصائد الإحصائية

2025-06-21
خداع قيمة p في الشركات الناشئة: تجنب المصائد الإحصائية

غالبًا ما يؤدي الضغط على إطلاق المنتجات بسرعة في الشركات الناشئة إلى قيام الفرق بالإبلاغ عن أي نتيجة تبدو وكأنها تحسن، مما يؤدي إلى خداع قيمة p. تتناول هذه المقالة ثلاثة سيناريوهات شائعة: المقارنات المتعددة بدون تصحيح، وإعادة صياغة المقاييس بعد الحدث، وتنفيذ التجارب حتى يتم تحقيق نتيجة إيجابية. تؤكد المقالة على أهمية التسجيل المسبق للفرضيات والمقاييس، وتجنب التنقيب عن البيانات بعد الحدث، واستخدام التصحيحات للمقارنات المتعددة، وتطبيق العتبات المناسبة للمشاهدة المبكرة. تدعو المقالة إلى الاحتفال بالنتائج السلبية النهائية، بحجة أن الممارسات الإحصائية الدقيقة تسرع من عملية التعلم، وتمنع نشر الضوضاء، وبناء فهم حقيقي لسلوك المستخدم.

اقرأ المزيد

الارتجاع الخطي والنزول المتدرج: من تقييم العقارات إلى التعلم العميق

2025-05-08
الارتجاع الخطي والنزول المتدرج: من تقييم العقارات إلى التعلم العميق

تستخدم هذه المقالة تسعير العقارات كمثال لشرح خوارزميات الارتجاع الخطي والنزول المتدرج بطريقة واضحة وموجزة. يتنبأ الارتجاع الخطي بأسعار المنازل من خلال إيجاد أفضل خط ملائم، بينما النزول المتدرج هو خوارزمية تكرارية تستخدم لإيجاد المعلمات المثلى التي تقلل من دالة الخطأ. تقارن المقالة الخطأ المطلق والخطأ التربيعي، موضحةً سبب فعالية الخطأ التربيعي في النزول المتدرج لأنه يضمن سلاسة دالة الخطأ، وبالتالي تجنب الحلول الأمثل المحلية. وأخيراً، تربط المقالة هذه المفاهيم بالتعلم العميق، مشيرةً إلى أن جوهر التعلم العميق هو أيضاً تقليل الخطأ من خلال ضبط المعلمات.

اقرأ المزيد