Вход в Сесия

Единици

За нас

EN | PT | TR | RO | BG | SR
;


PREVIOUS TOPIC


NEXT TOPIC

Модул 2: Дескриптивна и инференциална статистика




Мерки за променливост


Обхват: Можете да изчислите диапазона (разликата между максималната и минималната стойност) на вашите данни с помощта на функцията range(). Тя връща вектор, съдържащ минималните и максималните стойности.

range_result <- range(data_vector)

Вариация и стандартно отклонение: Функцията var() изчислява дисперсията, а функцията sd() - стандартното отклонение. И двете се използват за оценка на разпространението на данните.

variance_result <- var(data_vector)

sd_result <- sd(data_vector)

Скейсинг и куртоза: Можете да използвате пакета за моменти, за да изчислите скейсинг и куртоза. Първо трябва да инсталирате и заредите пакета:

install.packages("moments")

library(moments)

След това можете да използвате функцията skewness() за изкривяване и kurtosis() за куртоза:

skewness_result <- skewness(data_vector)

kurtosis_result <- kurtosis(data_vector)

Графични дисплеи

Хистограма: За да създадете хистограма, можете да използвате функцията hist(). Тя визуализира разпределението на вашите данни, като ги разделя на интервали. Например:

hist(data_vector, main = "Histogram of Data", xlab = "Values", ylab = "Frequency")

Боксплот: Функцията boxplot() се използва за създаване на боксплотове, които предоставят информация за централната тенденция и разпространението на разпределението, както и за евентуални отклонения.

boxplot(data_vector, main = "Boxplot of Data", ylab = "Values")

Като следвате тези стъпки и използвате вградените функции и пакети на R, можете ефективно да изчислите и визуализирате описателната статистика за вашата съвкупност от данни. Това осигурява солидна основа за разбиране на характеристиките на вашите данни и подготовката им за по-нататъшен анализ.

Заключителна статистика в R: Разкриване на тайните на изводите за данните

Инференциалната статистика издига аналитичните ви способности на следващо ниво, като дава възможност за вземане на решения, основани на данни, и за проверка на хипотези. Ето какво можете да очаквате в този раздел:

  • Проверка на хипотези: Ще разберете логиката на проверката на хипотези, нивото на значимост (алфа) и стойността p. Ще разгледаме често срещани тестове на хипотези, включително t-тест и хи-квадрат тест, и ще преминем стъпка по стъпка през процеса на провеждане на тези тестове.
  • Доверителни интервали: Открийте силата на доверителните интервали за количествено определяне на несигурността около точковите оценки. Ще научите не само как да изчислявате доверителни интервали за средни стойности и пропорции, но и как да ги интерпретирате в реален контекст.
  • Разкриване на p-стойностите: Разкрийте тайните на p-стойностите - жизненоважен компонент при проверката на хипотези. Ще обсъдим тяхното значение, тълкуване и ролята, която играят при определянето на статистическата значимост на резултатите.

Инференциалната статистика в R е важна част от анализа на данни, която дава възможност за вземане на решения и проверка на хипотези въз основа на данни. Предлагаме ви ръководство стъпка по стъпка за това как да извършвате проверка на хипотези, да изчислявате доверителни интервали и да разбирате значимостта на p-стойностите в R:


» 1. Проверка на хипотези

Логика на проверката на хипотези: Първата стъпка при проверката на хипотези е да се разбере логиката, която стои зад нея. Започвате с нулева хипотеза (H0), която представлява предположение по подразбиране, и алтернативна хипотеза (Ha), която представлява това, което искате да проверите. Например, H0: μ = 100 (средната стойност на популацията е 100) срещу Ha: μ ≠ 100 (средната стойност на популацията не е 100).

Избор на ниво на значимост (Alpha): Нивото на значимост, означено като алфа (α), е вероятността да се допусне грешка от тип I (неправилно отхвърляне на истинската нулева хипотеза). Обичайните стойности за алфа са 0,05 или 0,01. Можете да зададете алфа, като използвате alpha <- 0,05.

Извършване на тестове на хипотези: R предоставя различни функции за проверка на хипотези, като t.test() за t-тестове и chisq.test() за хи-квадрат тестове. За t-тест с две извадки можете да използвате:

t_test_result <- t.test(x, y, alternative = "two.sided")


» 2. Доверителни интервали

Изчисляване на доверителни интервали: Доверителните интервали помагат да се определи количествено несигурността около точковите оценки. Можете да изчислите доверителен интервал за средната стойност, като използвате функцията t.test(). За 95% доверителен интервал:

ci_result <- t.test(data_vector, conf.level = 0.95)$conf.int

Интерпретиране на доверителни интервали: 95% доверителен интервал за средна стойност, да речем (8,5, 9,5), означава, че ако се направи многократна извадка от популацията и се изчислят интервалите, приблизително 95% от тези интервали ще съдържат истинската средна стойност на популацията.


» 3. Разкриване на P-стойностите

Разбиране на P-стойностите: P-стойностите са от съществено значение при проверката на хипотези. Те изразяват количествено силата на доказателствата срещу нулевата хипотеза. По-малките р-стойности показват по-силни доказателства срещу нулевата хипотеза. В R p-стойностите обикновено се изчисляват и връщат от функциите за проверка на хипотези.

Тълкуване на P-стойностите: Ако стойността на p е по-малка от алфа (α), отхвърляте нулевата хипотеза. Например, ако p < 0,05 (при α = 0,05), имате доказателства за отхвърляне на H0. Ако p > α, не успявате да отхвърлите H0. Имайте предвид, че p-стойностите не доказват нулевата хипотеза; те предоставят доказателства за или против нея.

Като следвате тези стъпки и използвате вградените функции на R за проверка на хипотези, доверителни интервали и изчисляване на p-стойности, можете да разкриете тайните на инференциалната статистика. Това ви позволява да вземате решения, основани на данни, да правите смислени заключения и да проверявате хипотези въз основа на анализа на данни в R.


PontoPR