ÎncepețiÎncepe gratuit

Acasă
Cursuri
Inferență pentru date numerice în R

ANOVA

Create Your Free Account

or

Email Address

Password

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Acest exercițiu face parte din cursul

Inferență pentru date numerice în R

SkillTag.level.advancedSkillTag.label

4.9+

Începe cursul gratuit

În acest capitol vei folosi tehnici de bootstrapping pentru a estima un singur parametru dintr-o distribuție numerică.

Exercise 1: Bun venit la curs!Exercise 2: Generează distribuția bootstrap pentru mediană Exercise 3: Recapitulare: metode bazate pe percentile și eroare standard Exercise 4: Calculează intervalul de bootstrap prin ambele metode Exercise 5: Ce metodă este mai potrivită: percentilă sau eroare standard?Exercise 6: Vizitele la medic în timpul sarcinii Exercise 7: Numărul mediu de vizite la medic Exercise 8: Abaterea standard a numărului de vizite la medic Exercise 9: Recentrarea unei distribuții bootstrap Exercise 10: Test pentru chiria mediană a apartamentelor cu 1 dormitor din Manhattan Exercise 11: Concluzionează testul de ipoteză pentru mediană Exercise 12: Test pentru greutatea medie a nou-născuților

În acest capitol vei folosi tehnici bazate pe Teorema Limitei Centrale pentru a estima un singur parametru dintr-o distribuție numerică. Vei face acest lucru folosind distribuția t.

Exercise 1: Distribuția t Exercise 2: Când folosim distribuția t?Exercise 3: Probabilități sub distribuția t Exercise 4: Valori prag sub distribuția t Exercise 5: Estimarea unei medii cu un interval t Exercise 6: Timpul mediu de navetă al americanilor Exercise 7: Numărul mediu de ore lucrate Exercise 8: Interval t pentru date pereche Exercise 9: Intervalul t la diferite niveluri de încredere Exercise 10: Înțelegerea intervalelor de încredere Exercise 11: Testarea unei medii cu un test t Exercise 12: Estimează diferența mediană dintre prețurile manualelor Exercise 13: Test pentru o diferență în scorurile mediane la teste Exercise 14: Interpretează p-valoarea

În acest capitol vei extinde cunoștințele acumulate până acum pentru a utiliza atât tehnici de simulare, cât și tehnici bazate pe TLC, în vederea inferenței asupra diferenței dintre doi parametri din două distribuții numerice independente.

Exercise 1: Testarea ipotezelor pentru compararea a două medii Exercise 2: Evaluarea eficacității tratamentului cu celule stem Exercise 3: Evaluarea eficacității tratamentului cu celule stem (continuare)Exercise 4: Concluzia testului de ipoteză Exercise 5: Evaluarea relației dintre fumat în timpul sarcinii și greutatea la naștere Exercise 6: Interval de încredere bootstrap pentru diferența dintre două medii Exercise 7: Cuantificarea relației dintre fumatul în timpul sarcinii și greutatea la naștere Exercise 8: Durata mediană a sarcinilor pentru mamele fumătoare și nefumătoare Exercise 9: Compararea mediilor cu un test t Exercise 10: Plata orară vs. statutul de cetățenie Exercise 11: Estimarea diferenței dintre două medii folosind un interval t

În acest capitol vei folosi ANOVA (analiza varianței) pentru a testa dacă există diferențe între mediile mai multor grupuri.

Exercise 1: Variația scorului de vocabular în funcție de clasa socială (auto-identificată)Exercise 2: EDA pentru scorul de vocabular vs. clasa socială Exercise 3: Compararea mai multor medii, vizual Exercise 4: ANOVA

Exercițiul curent

Exercise 5: ANOVA pentru scorul de vocabular față de clasa socială (auto-identificată)Exercise 6: Condiții pentru ANOVA Exercise 7: Verificarea condiției de normalitate Exercise 8: Verificarea condiției de varianță constantă Exercise 9: Testare post-hoc Exercise 10: Calculează alpha*Exercise 11: Compararea mediilor pereche Exercise 12: Felicitări!