Проверка гипотез в ML

Понимает основы статистической проверки гипотез: null/alternative hypothesis, p-value, significance level. Проводит базовые тесты: t-test, chi-square, Mann-Whitney U для сравнения групп. Интерпретирует результаты тестов для принятия решений.

Применяет специализированные статистические тесты для ML-задач: bootstrap hypothesis testing, permutation tests, multiple comparison correction (Bonferroni, FDR). Рассчитывает confidence intervals для ML-метрик. Проводит statistical significance testing моделей.

Проектирует framework для статистической валидации ML-моделей. Применяет sequential testing, always-valid confidence intervals для continuous monitoring. Использует causal inference: propensity score matching, regression discontinuity для оценки эффекта ML.

Определяет стандарты статистической валидации для data science команды. Формирует guidelines по выбору тестов, расчёту sample size и интерпретации результатов. Координирует development статистической инфраструктуры для ML-экспериментов.

Формирует культуру статистической грамотности в организации. Определяет стандарты evidence-based decision making. Публикует методологические работы по статистическому тестированию в ML-контексте, обучает организацию.