क्या यह धांधली का सबूत है?

लगभग 0.006 की आपकी p-value के आधार पर, निम्नलिखित में से कौन-सा कथन गलत (FALSE) है?

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R में श्रेणीबद्ध डेटा के लिए अनुमान

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इस अध्याय में आप सीखेंगे कि श्रेणीबद्ध डेटा का वर्णन करने वाले एकल पैरामीटर पर सांख्यिकीय अनुमान कैसे करें. इसमें एकल प्रोपोर्शन के लिए रिसैंपलिंग-आधारित तरीकों के साथ-साथ एप्रॉक्सिमेशन-आधारित तरीके भी शामिल हैं.

Exercise 1: जनरल सोशल सर्वे Exercise 2: consci की जाँच Exercise 3: बूटस्ट्रैप के जरिए जेनरेट करना Exercise 4: CI बनाना Exercise 5: और अधिक bootstraps क्यों?Exercise 6: Confidence Interval की व्याख्या करना Exercise 7: CIs और confidence level Exercise 8: कम डेटा के साथ SE Exercise 9: अलग-अलग p के साथ SE Exercise 10: Approximation का शॉर्टकट Exercise 11: एप्रॉक्सीमेशन के ज़रिए CI Exercise 12: तरीकों की तुलना

यह अध्याय एकल पैरामीटर के लिए हाइपोथिसिस टेस्ट करने और कॉन्फिडेंस इंटरवल बनाने में गहराई से जाता है. फिर, आप सीखेंगे कि दो प्रोपोर्शन्स के अंतर पर अनुमान कैसे किया जाता है. अंत में, यह अध्याय इस खोज के साथ समाप्त होता है कि जब आपको पता हो कि शून्य परिकल्पना सही है, तो क्या होता है.

Exercise 1: किसी proportion के लिए hypothesis test Exercise 2: मृत्यु के बाद का जीवन Exercise 3: H0 से जनरेट करना Exercise 4: दावे की जाँच Exercise 5: निर्णय लेना Exercise 6: अंतर के लिए इंटरवल्स Exercise 7: मृत्युदंड और लिंग Exercise 8: प्रपोर्शन्स के अंतर पर हाइपोथिसिस टेस्ट Exercise 9: टेस्ट की व्याख्या Exercise 10: Hypothesis tests और confidence intervals Exercise 11: सांख्यिकीय त्रुटियाँ Exercise 12: जब शून्य परिकल्पना सच हो Exercise 13: जब null सही हो: निर्णय

कोर्स का यह हिस्सा आपको सिखाएगा कि दो श्रेणीबद्ध वैरिएबल्स की स्वतंत्रता जाँचने के लिए रिसैंपलिंग तरीकों और क्लासिकल तरीकों—दोनों—का उपयोग कैसे करें. इस अध्याय में Chi-squared टेस्ट कैसे किया जाता है, यह कवर किया गया है.

Exercise 1: Contingency tables Exercise 2: राजनीति और अंतरिक्ष Exercise 3: Contingency tables को समझना Exercise 4: Tidy से table और फिर वापस Tidy Exercise 5: Chi-squared टेस्ट सांख्यिक Exercise 6: एक एकल परिम्यूटेड Chi-sq Exercise 7: दो शून्य वितरण बनाना Exercise 8: क्या डेटा मॉडल के अनुरूप है?Exercise 9: वैकल्पिक तरीका: chi-squared वितरण Exercise 10: शर्तें जाँचना Exercise 11: खुशी का भूगोल Exercise 12: p-value दो तरीकों से Exercise 13: Chi-squared वितरण के लिए इंटरवल

कोर्स का समापन चुनावी डेटा पर दो केस स्टडीज़ से होता है. यहाँ, आप सीखेंगे कि गुडनेस-ऑफ़-फ़िट जाँचने के लिए Chi-squared टेस्ट का उपयोग कैसे करें. आप ईरान और आयोवा के चुनाव परिणामों का अध्ययन करेंगे और जाँचेंगे कि क्या बेनफ़र्ड का नियम इन डेटासेट्स पर लागू होता है.

Exercise 1: केस स्टडी: चुनावी धांधली Exercise 2: Iran डेटा को समझना Exercise 3: किसने जीत दर्ज की?Exercise 4: प्रांत के हिसाब से विश्लेषण Exercise 5: पहला अंक निकालना I Exercise 6: Goodness of fit Exercise 7: Goodness of fit test Exercise 8: एक p-value, दो तरीके Exercise 9: क्या यह धांधली का सबूत है?

वर्तमान अभ्यास

Exercise 10: और अब अमेरिका की बारी Exercise 11: Iowa डेटा को जानना Exercise 12: पहला अंक निकालना II Exercise 13: आयोवा का परीक्षण Exercise 14: आयोवा में धांधली?Exercise 15: ईरान और आयोवा में चुनावी धांधली: पुनरावलोकन