Разделение выборки на однородные подгруппы (страты), оценка параметра в каждой страте, затем взвешенное среднее: θ_strat = sum(w_s × θ_s). Снижает дисперсию оценки
Отбрасывание части данных для уменьшения bias оценки — в выборке остаются только «репрезентативные» наблюдения по критериям исследователя, остальное исключается
Применение разных статистических тестов (t-test, Mann-Whitney, chi²) к разным частям выборки в зависимости от распределения данных и типа переменных в группе
Синоним кластерного анализа (K-means, DBSCAN) — unsupervised метод разбиения на группы по сходству, применяется в segmentation и customer journey analysis
Как разобрать этот вопрос на собеседовании
Раздели задачу на «какая гипотеза», «какой тест подходит» и «как интерпретировать результат». Держи в голове предпосылки теста, ошибки I и II рода и разницу между статистической и практической значимостью. Интервьюер чаще проверяет рассуждение, а не вывод формулы — проговаривай допущения вслух.
На собеседовании по такому вопросу важно не только назвать ответ, но и кратко объяснить, почему он верный.
Тема вопроса — «Статистика». Чтобы подготовиться к похожим задачам, отрабатывай их на практике: конспекты по статистике и a/b помогает довести навык до автоматизма, а раздел вопросов — увидеть формулировки, которые реально встречаются на интервью аналитика данных.
Разбор ответа
Подробный разбор с объяснением «почему правильный ответ верный» и почему остальные неверны — после регистрации.
3000+ вопросов с разбором, quiz-режим с проверкой, AI-собес и подготовка к интервью аналитика.