In this chapter you will learn how to perform statistical inference on a single parameter that describes categorical data. This includes both resampling based methods and approximation based methods for a single proportion.

The General Social Survey

Exploring consci

Generating via bootstrap

Constructing a CI

Why more bootstraps?

Interpreting a Confidence Interval

CIs and confidence level

SE with less data

SE with different p

The approximation shortcut

CI via approximation

Methods compared

Inference for a single parameter

This chapter dives deeper into performing hypothesis tests and creating confidence intervals for a single parameter. Then, you'll learn how to perform inference on a difference between two proportions. Finally, this chapter wraps up with an exploration of what happens when you know the null hypothesis is true.

Hypothesis test for a proportion

Life after death

Generating from H0

Testing a claim

Making a decision

Intervals for differences

Death penalty and sex

Hypothesis test on the difference in proportions

Interpreting the test

Hypothesis tests and confidence intervals

Statistical errors

When the null is true

When the null is true: decision

Proportions: testing and power

This part of the course will teach you how to use both resampling methods and classical methods to test for the indepence of two categorical variables. This chapter covers how to perform a Chi-squared test.

Contingency tables

Politics and Space

Understanding contingency tables

From tidy to table to tidy

Chi-squared test statistic

A single permuted Chi-sq

Building two null distributions

Is the data consistent with the model?

Alternate method: the chi-squared distribution

Checking conditions

The geography of happiness

A p-value two ways

Intervals for the chi-squared distribution

Comparing many parameters: independence

The course wraps up with two case studies using election data. Here, you'll learn how to use a Chi-squared test to check goodness-of-fit. You'll study election results from Iran and Iowa and test if Benford's law applies to these datasets.

Vaka çalışması: seçim sahtekârlığı

İran verilerini tanıma

Kim kazandı?

Eyalet bazında inceleme

İlk basamağı çıkarma I

Uygunluk testi

Uygunluk (goodness of fit) testi

Bir p-değeri, iki yöntem

Bu, sahtekârlık kanıtı mı?

Ve şimdi ABD'ye

Iowa verisini tanıma

İlk rakamı çıkarma II

Iowa'yı test etmek

Iowa'da sahtekarlık mı?

İran ve Iowa'da seçim sahtekârlığı: değerlendirme

Comparing many parameters: goodness of fit

GSS data

Iowa election data

Iran election data

Kategorik veriler her yerde. En son kamuoyu yoklamalarında, genomikte yeni atılımlara yol açan verilerde ve internet şirketlerinin sana ürün satmak için topladığı veri yığınlarında. Bu kursta, sinyali sesten ayırma tekniklerini; bu verideki yapının ne zaman ilginç olguları temsil ettiğini ve ne zaman sadece rastgele gürültü olduğunu belirlemeye yarayan araçları öğreneceksin.

Foundations of Inference in R

Bu derste kategorik verilerle çalışmak için istatistiksel teknikleri kullanmayı öğreneceksiniz.

R ile Kategorik Verilerde Çıkarım

Bu kursta, kategorik verilerle çalışmak için istatistiksel tekniklerden nasıl yararlanabileceğinizi öğreneceksiniz.

İstatistiksel Çıkarım in R

Assistant Professor of Statistics at Reed College

Seçim sahtekârlığı

Benford Yasası, diğer adıyla "ilk basamak yasası"

İran seçimi 2009

Hadi pratik yapalım!

Comparing many parameters: goodness of fit - Vaka çalışması: seçim sahtekârlığı

Vaka çalışması: seçim sahtekârlığı

Create Your Free Account