In dit hoofdstuk gebruik je bootstrappingtechnieken om één parameter uit een numerieke verdeling te schatten.

Welkom bij de cursus!

Genereer een bootstrapverdeling voor de mediaan

Herhaal de percentiel- en standaardfoutmethoden

Bereken het bootstrap-interval met beide methoden

Welke methode is geschikter: percentiel of SE?

Doktersbezoeken tijdens de zwangerschap

Gemiddeld aantal doktersbezoeken

SD van het aantal doktersbezoeken

Het hercentreren van een bootstrapverdeling

Toets voor de mediaanprijs van 1 BR-appartementen in Manhattan

Trek een conclusie voor de hypothesetoets over de mediaan

Toets voor gemiddeld geboortegewicht van baby’s

Bootstrapping voor het schatten van een parameter

In dit hoofdstuk gebruik je technieken op basis van de Centrale Limietstelling om één parameter uit een numerieke verdeling te schatten. Dit doe je met behulp van de t-verdeling.

t-verdeling

Wanneer gebruik je t?

Kansen onder de t-verdeling

Afkapwaarden onder de t-verdeling

Een gemiddelde schatten met een t-interval

Gemiddelde reistijd naar werk van Amerikanen

Gemiddeld aantal gewerkte uren

t-interval voor gepaarde data

t-interval bij verschillende niveaus

Betrouwbaarheidsintervallen begrijpen

Een gemiddelde toetsen met een t-toets

Schat het mediane verschil in studieboekprijzen

Test voor een verschil in mediane testscores

Interpreteer de p-waarde

Introductie van de t-verdeling

In dit hoofdstuk breid je uit wat je tot nu toe hebt geleerd om zowel simulatie- als CLT-gebaseerde technieken te gebruiken voor inferentie over het verschil tussen twee parameters uit twee onafhankelijke numerieke verdelingen.

Hypothesetoetsen voor het vergelijken van twee gemiddelden

De effectiviteit van stamcelbehandeling beoordelen

De effectiviteit van stamcelbehandeling evalueren (vervolg)

Conclusie van de hypothesetoets

Beoordelen van het verband tussen roken tijdens de zwangerschap en geboortegewicht

Bootstrap-BI voor het verschil tussen twee gemiddelden

De relatie tussen roken tijdens de zwangerschap en geboortegewicht kwantificeren

Mediaan van zwangerschapsduren voor rokende en niet-rokende moeders

Gemiddelden vergelijken met een t-toets

Uurloon vs. staatsburgerschapsstatus

Het verschil tussen twee gemiddelden schatten met een t-interval

Inferentie voor het verschil tussen twee parameters

In dit hoofdstuk gebruik je ANOVA (analysis of variance) om te testen op een verschil in gemiddelden tussen meerdere groepen.

Vocabulaire-score varieert tussen vs. (zelf geïdentificeerde) sociale klasse

EDA voor woordenschat-score vs. sociale klasse

Veel gemiddelden visueel vergelijken

ANOVA

ANOVA voor woordenschatscore vs. (zelf geïdentificeerde) sociale klasse

Voorwaarden voor ANOVA

De normaliteitsvoorwaarde controleren

De aanname van constante variantie controleren

Post-hoc-toetsing

Bereken alpha*

Vergelijk gemiddelden per paar

Gefeliciteerd!

Meerdere gemiddelden vergelijken

Chp1-vid1-boot-dist-noaxes-parantheses

Chp1-vid1-bootsamp-bootpop.001

Chp1-vid1-manhattan-rents

Chp1-vid2-boot-dist-withaxes

Chp1-vid2-perc-method.001

Chp1-vid2-perc-method.002

Chp1-vid3-boot-test.001

Chp3-vid3-hrly-rate-citizen-smaller

Chp3-vid3-hrly-rate-citizen

Chp4-vid1-class-bar

Chp4-vid1-wodrsum-hist

Gss moredays

GSS data

Manhattan rent data

Runners.001

Tdistcomparetonormaldist

In deze cursus leer je statistische technieken gebruiken om op basis van numerieke data conclusies te trekken en schattingen te maken. We behandelen twee benaderingen voor deze veelvoorkomende taken. De eerste gebruikt bootstrapping en permutatie om op steekproeven gebaseerde toetsen en betrouwbaarheidsintervallen te maken. De tweede gebruikt theoretische resultaten en de t-verdeling om hetzelfde te bereiken. Je leert hoe (en wanneer) je een t-toets uitvoert, een betrouwbaarheidsinterval opstelt en een ANOVA doet!

Foundations of Inference in R

Leer technieken zoals bootstrapping en t-verdeling voor statistische inferenties op numerieke data.

Inferentie voor numerieke data in R

In deze cursus leer je manieren om statistische conclusies te trekken uit cijfermatige gegevens.

Statistische conclusies in R

Associate Professor of the Practice, Duke University

Re-centering a bootstrap distribution for hypothesis testing

Re-centering the bootstrap distribution - sketch

Let's practice!

Bootstrapping voor het schatten van een parameter - Het hercentreren van een bootstrapverdeling

Het hercentreren van een bootstrapverdeling

Create Your Free Account