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R 中的数值数据推断

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R 中的数值数据推断

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本章将使用自助法，从一个数值分布中估计单个参数。

Exercise 1: 欢迎加入本课程！Exercise 2: 为中位数生成自助法分布 Exercise 3: 回顾百分位法与标准误差法 Exercise 4: 用两种方法计算自助法区间 Exercise 5: 哪种方法更合适：百分位数还是标准误差（SE）？Exercise 6: 孕期看医生的次数 Exercise 7: 孕期看医生次数的平均值 Exercise 8: 就诊次数的标准差 Exercise 9: 重新居中自助分布 Exercise 10: 检验曼哈顿一居室公寓的中位数租金 Exercise 11: 完成关于中位数的假设检验结论 Exercise 12: 检验婴儿平均体重

本章将使用基于中心极限定理的技术，从一个数值分布中估计单个参数，并借助 t 分布完成推断。

Exercise 1: t 分布 Exercise 2: 什么时候用 t？Exercise 3: t 分布下的概率 Exercise 4: t 分布下的临界值 Exercise 5: 用 t 区间估计均值 Exercise 6: 美国人的平均通勤时间 Exercise 7: 平均每周工作时长 Exercise 8: 配对数据的 t 区间 Exercise 9: 不同置信水平的 t 区间 Exercise 10: 理解置信区间 Exercise 11: 使用 t 检验检验均值 Exercise 12: 估计教材价格的中位数差异 Exercise 13: 检验中位数考试分数差异 Exercise 14: 解释 p 值

本章将在您已学内容的基础上扩展，结合模拟与基于中心极限定理的技术，对来自两个相互独立数值分布的两个参数之差进行推断。

Exercise 1: 比较两个均值的假设检验 Exercise 2: 评估干细胞治疗的有效性 Exercise 3: 评估干细胞治疗的有效性（续）Exercise 4: 假设检验的结论 Exercise 5: 评估孕期吸烟与新生儿体重之间的关系 Exercise 6: 两组均值差的 Bootstrap 置信区间 Exercise 7: 量化孕期吸烟与新生儿体重之间的关系 Exercise 8: 吸烟与不吸烟母亲妊娠时长的中位数 Exercise 9: 使用 t 检验比较均值 Exercise 10: 小时工资 vs. 公民身份 Exercise 11: 使用 t 区间估计两个均值之差

本章将使用 ANOVA（方差分析）来检验多个组之间均值是否存在差异。

Exercise 1: 词汇得分在（自我认同的）社会阶层之间的差异 Exercise 2: 词汇量得分与社会阶层的探索性数据分析（EDA）Exercise 3: 可视化比较多个均值 Exercise 4: ANOVA（方差分析）Exercise 5: 词汇得分与（自我认定）社会阶层的 ANOVA Exercise 6: ANOVA 的适用条件 Exercise 7: 检查正态性条件 Exercise 8: 检验方差恒定条件 Exercise 9: 事后检验 Exercise 10: 计算 alpha*Exercise 11: 比较两两均值 Exercise 12: 恭喜您！

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