Co można wywnioskować z tej analizy?

Wszystkie poniższe stwierdzenia to uzasadnione wnioski z naszej analizy trzęsień ziemi – z wyjątkiem jednego. Które z nich jest błędne?

To ćwiczenie jest częścią kursu

Studia przypadków w myśleniu statystycznym

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Przekształć teorię w praktykę dzięki jednemu z naszych interaktywnych ćwiczeń

Rozpocznij ćwiczenie

To ćwiczenie jest częścią kursu

Studia przypadków w myśleniu statystycznym

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.9+

Rozpocznij kurs za darmo

Na początek skorzystasz z dwóch zbiorów danych przygotowanych przez badaczy z Caltech, aby przypomnieć kluczowe zagadnienia z kursów Statistical Thinking I i II – i dobrze przygotować się do kolejnych studiów przypadków!

Exercise 1: Aktywność danio pręgowanego i melatonina Exercise 2: EDA: Wykresy ECDF długości aktywnych sekwencji Exercise 3: Interpretacja ECDF i historia za danymi Exercise 4: Bootstrapowe przedziały ufności Exercise 5: Estymacja parametrów: długość aktywnej sekwencji Exercise 6: Testy hipotez: permutacyjny i bootstrapowy Exercise 7: Test permutacyjny: typ dziki a heterozygota Exercise 8: Bootstrapowy test hipotezy Exercise 9: Regresje liniowe i bootstrap par Exercise 10: Ocena tempa wzrostu Exercise 11: Rysowanie krzywej wzrostu

W tym rozdziale przećwiczysz eksploracyjną analizę danych, estymację parametrów i testowanie hipotez na wynikach Mistrzostw Świata w Pływaniu FINA 2015.

Exercise 1: Wprowadzenie do danych pływackich Exercise 2: Graficzna EDA rozgrzewek mężczyzn na 200 m stylem dowolnym Exercise 3: Czas na 200 m stylem dowolnym z przedziałem ufności Exercise 4: Czy pływacy są szybsi w finałach?Exercise 5: EDA: finały a półfinały Exercise 6: Estymacja parametrów różnicy między finałami a półfinałami Exercise 7: Jak przeprowadzić test permutacyjny Exercise 8: Generowanie próbek permutacyjnych Exercise 9: Test hipotezy: czy kobiety pływają tak samo w półfinałach i finałach?Exercise 10: Jak wyniki pływaków pogarszają się w długich konkurencjach?Exercise 11: EDA: Wizualizacja wszystkich danych Exercise 12: Regresja liniowa średniego czasu odcinka Exercise 13: Test hipotezy: czy pływacy zwalniają?

Niektórzy pływacy twierdzili, że podczas Mistrzostw Świata 2013 pływanie w jednym kierunku przychodziło im łatwiej niż w drugim. Część analityków sugerowała, że w basenie występował wirujący prąd. W tym rozdziale zbadasz to twierdzenie! Źródła: <a href="https://qz.com/761280/researchers-believe-certain-lanes-in-the-olympic-pool-may-have-given-some-swimmers-an-advantage/" target="_blank">Quartz Media</a>, <a href="https://www.washingtonpost.com/news/wonk/wp/2016/09/01/these-charts-clearly-show-how-some-olympic-swimmers-may-have-gotten-an-unfair-advantage/?utm_term=.dba907006ba1" target="_blank">Washington Post</a>, <a href="https://swimswam.com/rio-olympic-test-event-showed-same-pool-bias-2-0/" target="_blank">SwimSwam</a> (a także <a href="https://swimswam.com/problem-rio-pool/" target="_blank">tutaj)</a> oraz <a href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25003776" target="_blank">Cornett i in.</a>

Exercise 1: Wprowadzenie do kontrowersji związanych z prądem Exercise 2: Miara poprawy wyników Exercise 3: ECDF poprawy wyników z niskich na wysokie tory Exercise 4: Szacowanie średniej poprawy Exercise 5: Jak powinniśmy przetestować hipotezę?Exercise 6: Test hipotezy: czy przypisanie do toru wpływa na wyniki?Exercise 7: Czy problem wystąpił również w 2015 roku?Exercise 8: Efekt zygzaka Exercise 9: Które odcinki wziąć pod uwagę?Exercise 10: EDA: średnie różnice między nieparzyste i parzyste odcinki Exercise 11: Jak efekt prądu zależy od pozycji toru?Exercise 12: Test hipotezy: czy to może być dziełem przypadku?Exercise 13: Podsumowanie analizy pływania

W tym rozdziale zastosujesz umiejętności myślenia statystycznego do badania częstotliwości i magnitud trzęsień ziemi. Przy okazji poznasz podstawy statystycznej sejsmologii, w tym prawo Gutenberga-Richtera. Ten rozdział ilustruje dwie ważne cechy pracy data scientista: 1) natrafiasz na przeróżne analizy z konkretnych dziedzin – co jest naprawdę fascynujące i daje nieustanną okazję do nauki; 2) często mierzysz się z ograniczonymi zbiorami danych – co jest typowe również dla wielu badań sejsmologicznych. Można jednak osiągnąć wartościowe wyniki!

Exercise 1: Wprowadzenie do sejsmologii statystycznej i eksperymentu Parkfield Exercise 2: Magnituda trzęsień ziemi w rejonie Parkfield Exercise 3: Obliczanie wartości b Exercise 4: Wartość b dla obszaru Parkfield Exercise 5: Czas wystąpienia silnych trzęsień ziemi i sekwencja Parkfield Exercise 6: Szacowanie czasu między trzęsieniami ziemi w Parkfield Exercise 7: Kiedy nastąpi kolejne duże trzęsienie ziemi w Parkfield?Exercise 8: Jak rozłożone są czasy między trzęsieniami ziemi w Parkfield?Exercise 9: Obliczanie wartości formalnej ECDF Exercise 10: Obliczanie statystyki K-S Exercise 11: Generowanie replikacji K-S Exercise 12: Test K-S dla rozkładu wykładniczego

Trzęsienia ziemi mają ogromny wpływ na społeczeństwo, a coraz częściej są też powiązane z działalnością człowieka. W tym ostatnim rozdziale zbadasz, jak nasilony wtrysk słonych wód odpadowych przy wydobyciu ropy w Oklahomie wpłynął na aktywność sejsmiczną tego regionu.

Exercise 1: Zmienność częstotliwości trzęsień ziemi i sejsmiczności Exercise 2: EDA: wizualizacja trzęsień ziemi w czasie Exercise 3: Szacowanie średniego czasu między trzęsieniami ziemi Exercise 4: Test hipotezy: czy częstotliwość trzęsień ziemi uległa zmianie?Exercise 5: Jak prezentować wyniki analizy Exercise 6: Magnituda trzęsień ziemi w Oklahomie Exercise 7: EDA: Porównanie magnitud przed 2010 rokiem i po nim Exercise 8: Wyznaczanie wartości b Exercise 9: Jak przeprowadzić test hipotezy dotyczący różnic wartości b?Exercise 10: Test hipotezy: czy wartości b są różne?Exercise 11: Co można wywnioskować z tej analizy?

Bieżące ćwiczenie

Exercise 12: Komentarz końcowy