În acest capitol vei învăța cum să realizezi inferență statistică pentru un singur parametru care descrie date categoriale. Vei explora atât metode bazate pe reeșantionare, cât și metode bazate pe aproximare, aplicate unei singure proporții.

Ancheta Socială Generală

Explorând consci

Generare prin bootstrap

Construirea unui interval de încredere

De ce mai multe bootstrap-uri?

Interpretarea unui interval de încredere

Intervale de încredere și nivelul de încredere

ES cu mai puține date

SE cu p diferit

Scurtătura prin aproximare

IC prin aproximare

Comparație între metode

Inferență pentru un singur parametru

Acest capitol aprofundează realizarea testelor de ipoteză și construirea intervalelor de încredere pentru un singur parametru. Apoi, vei învăța cum să efectuezi inferență pentru diferența dintre două proporții. La final, capitolul explorează ce se întâmplă atunci când ipoteza nulă este adevărată.

Test de ipoteză pentru o proporție

Viața după moarte

Generare din H0

Testarea unei afirmații

Luarea unei decizii

Intervale pentru diferențe

Pedeapsa cu moartea și sex

Test de ipoteză pentru diferența dintre proporții

Interpretarea testului

Teste de ipoteză și intervale de încredere

Erori statistice

Când ipoteza nulă este adevărată

Când ipoteza nulă este adevărată: decizia

Proporții: testare și putere statistică

Această parte a cursului te învață cum să folosești atât metode de reeșantionare, cât și metode clasice pentru a testa independența a două variabile categoriale. Capitolul acoperă modul în care se realizează un test Chi-pătrat.

Tabele de contingență

Politică și spațiu

Înțelegerea tabelelor de contingență

Din tidy în tabel și înapoi în tidy

Statistica de test chi-pătrat

Un singur Chi-pătrat permutat

Construirea a două distribuții nule

Datele sunt compatibile cu modelul?

Metodă alternativă: distribuția chi-pătrat

Verificarea condițiilor

Geografia fericirii

O valoare p în două moduri

Intervale pentru distribuția chi-pătrat

Compararea mai multor parametri: independență

Cursul se încheie cu două studii de caz care folosesc date electorale. Aici vei învăța cum să aplici un test Chi-pătrat pentru a verifica bunătatea ajustării. Vei analiza rezultatele alegerilor din Iran și Iowa și vei testa dacă legea lui Benford se aplică acestor seturi de date.

Studiu de caz: fraudă electorală

Explorarea datelor despre Iran

Cine a câștigat?

Analiza pe provincii

Extragerea primei cifre I

Testul de ajustare a distribuției

Testul de bunătate a ajustării

O valoare p, două metode

Acesta este un indiciu de fraudă?

Și acum, despre SUA

Descoperă datele din Iowa

Extragerea primei cifre II

Testarea Iowa

Fraudă în Iowa?

Frauda electorală în Iran și Iowa: concluzii

Compararea mai multor parametri: bunătatea ajustării

Iowa election data

GSS data

Iran election data

Datele categoriale sunt peste tot în jurul nostru. Le găsești în cele mai recente sondaje de opinie, în datele care stau la baza descoperirilor din genomică și în volumele uriașe de date colectate de companiile de internet pentru a-ți vinde produse. În acest curs vei învăța tehnici pentru a distinge semnalul de zgomot; instrumente care te ajută să identifici când structura din aceste date reflectă fenomene reale și când este pur și simplu zgomot aleatoriu.

Foundations of Inference in R

În acest curs vei învăța să folosești tehnici statistice pentru a lucra cu date categorice.

Inferență pentru date categoriale în R

În acest curs vei învăța cum să folosești tehnici statistice pentru a lucra cu date categorice.

Inferență statistică în R

Assistant Professor of Statistics at Reed College

Intervale de încredere

Setul de date 1

Valori p

Setul de date 2

Setul de date 3

Să exersăm!

Inferență pentru un singur parametru - Interpretarea unui interval de încredere

Interpretarea unui interval de încredere

Create Your Free Account