Începe Sesiunea

Unități

Despre Noi

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


PREVIOUS TOPIC


NEXT TOPIC

CONȚINUTUL UNITĂȚII




Modulul 2: Statistică descriptivă și inferențială



» Obiective de învățare

Statistici descriptive în R: măsuri ale tendinței centrale, măsuri ale variabilității și reprezentări grafice precum histograme și boxploturi.

Statistici inferențiale în R: testarea ipotezelor, intervale de încredere și valori p.

Efectuarea testelor t și a testelor chi pătrat în R.

Regresia liniară în R: modelarea relației dintre două variabile și interpretarea rezultatelor regresiei.


» Statistici descriptive în R: Dezvăluirea secretelor datelor

Indiferent dacă sunteți un expert în știință de date sau doar vă porniți în călătoria dvs. de analiză a datelor, acest modul vă va oferi o înțelegere cuprinzătoare atât a statisticilor descriptive, cât și a statisticilor inferențiale, folosind mediul versatil R. Vom acoperi o gamă largă de tehnici statistice și instrumente de vizualizare, oferindu-vă abilitățile necesare pentru a dezlega tipare și relații în cadrul datelor dvs.

Statisticile descriptive sunt baza analizei datelor, permițându-ne să rezumam și să înțelegem seturile de date. În această secțiune, vom explora diferite măsuri care caracterizează tendința centrală, variabilitatea și distribuția datelor. R oferă o multitudine de funcții pentru a calcula aceste măsuri și veți deveni priceput în calcularea:

  • Măsuri ale tendinței centrale: veți învăța cum să calculați media, mediana și modul, fiecare oferind perspective unice asupra centrului distribuției datelor dvs. Vom discuta când și de ce fiecare măsură este valoroasă.
  • Măsuri ale variabilității: înțelegerea răspândirii sau variabilității datelor dvs. este crucială. Ne vom aprofunda în calcularea intervalului, varianței și abaterii standard, echipându-vă cu instrumente pentru a evalua în mod eficient dispersia datelor.
  • Afișări grafice: numerele spun doar o parte din poveste. Vizualizările sunt esențiale pentru a înțelege distribuția datelor dvs. Vom explora cum să creăm histograme și diagrame cu casete, vizualizând distribuțiile de date și identificând potențiale valori aberante sau asimetrie.

Pentru a efectua statistici descriptive în R, va trebui să utilizați diverse funcții și pachete. Iată cum puteți calcula măsurile de tendință centrală, măsurile de variabilitate și puteți crea afișaje grafice în R:


» Măsuri de tendință centrală

Medie: Pentru a calcula media (medie) unei variabile numerice, puteți utiliza funcția medie ( ). De exemplu, dacă aveți un vector de date numit data_vector , veți calcula media astfel:

 

mean_result <- mean( data_vector )

 

Mediană: Pentru a găsi mediana (valoarea mijlocie) a unui set de date, puteți utiliza funcția median( ). Similar cu media, dacă aveți datele dvs. în data_vector :

 

median_result <- median( data_vector )

 

Mod: Spre deosebire de medie și mediană, R nu are o funcție încorporată pentru a calcula modul direct. Poate fi necesar să creați o funcție personalizată pentru a găsi modul dacă este necesar.


» Măsuri ale variabilității

Interval: puteți calcula intervalul (diferența dintre valorile maxime și minime) datelor dvs. utilizând funcția interval( ). Returnează un vector care conține valorile minime și maxime.

 

range_result <- range( data_vector )

 

Varianta și abaterea standard: funcția var( ) calculează varianța, în timp ce funcția sd () calculează abaterea standard. Ambele sunt folosite pentru a evalua răspândirea datelor.

 

variance_result <- var( data_vector )

sd_result <- sd ( data_vector )

 

Skewness and Kurtosis: Puteți utiliza pachetul moments pentru a calcula asimetria și curtosis. Mai întâi, trebuie să instalați și să încărcați pachetul:

 

install.packages ("momente")

bibliotecă (momente)

Apoi, puteți folosi skewness( ) pentru skewness și kurtosis() pentru kurtosis:

 

skewness_result <- skewness( data_vector )

kurtosis_result <- kurtosis( data_vector )

 

Afișări grafice

 

Histogramă: Pentru a crea o histogramă, puteți utiliza funcția hist( ). Vizualizează distribuția datelor dvs. împărțindu-le în coșuri. De exemplu:

 

hist( data_vector , main = „Histograma datelor”, xlab = „Valori”, ylab = „Frecvență”)

Boxplot: Funcția boxplot( ) este utilizată pentru a crea boxplot, care oferă informații despre tendința și răspândirea centrală a distribuției, precum și despre eventualele valori aberante.

 

boxplot( data_vector , main = "Boxplot de date", ylab = "Valori")

 

Urmând acești pași și utilizând funcțiile și pachetele încorporate ale lui R, puteți calcula și vizualiza în mod eficient statisticile descriptive pentru setul dvs. de date. Aceasta oferă o bază solidă pentru înțelegerea caracteristicilor datelor dvs. și pregătirea acestora pentru analize ulterioare.

 

 

Statistici inferențiale în R: Deblocarea secretelor inferenței datelor

Statisticile inferențiale vă ridică abilitățile analitice la următorul nivel, permițând luarea de decizii bazate pe date și testarea ipotezelor. Iată la ce vă puteți aștepta în această secțiune:

  • Testarea ipotezelor: Aflați bazele testării ipotezelor în R. Veți înțelege logica din spatele testării ipotezelor, nivelul de semnificație (alfa) și valoarea p. Vom explora testele comune de ipoteză, inclusiv testul t și testul chi-pătrat și vom parcurge procesul pas cu pas de efectuare a acestor teste.
  • Intervale de încredere: Descoperiți puterea intervalelor de încredere în cuantificarea incertitudinii din jurul estimărilor punctuale. Veți învăța nu numai cum să calculați intervalele de încredere pentru medii și proporții, ci și cum să le interpretați într-un context real.
  • Valorile p dezvăluite: Dezvăluie misterele valorilor p, o componentă vitală în testarea ipotezelor. Vom discuta semnificația lor, interpretarea și rolul pe care îl joacă în determinarea semnificației statistice a rezultatelor.

Statisticile inferențiale în R este o parte crucială a analizei datelor, permițând luarea deciziilor bazate pe date și testarea ipotezelor. Iată un ghid pas cu pas despre cum să efectuați testarea ipotezelor, să calculați intervalele de încredere și să înțelegeți semnificația valorilor p în R:

Interval: puteți calcula intervalul (diferența dintre valorile maxime și minime) datelor dvs. utilizând funcția interval( ). Returnează un vector care conține valorile minime și maxime.

 

range_result <- range( data_vector )

 

Varianta și abaterea standard: funcția var( ) calculează varianța, în timp ce funcția sd () calculează abaterea standard. Ambele sunt folosite pentru a evalua răspândirea datelor.

 

variance_result <- var( data_vector )

sd_result <- sd ( data_vector )

 

Skewness and Kurtosis: Puteți utiliza pachetul moments pentru a calcula asimetria și curtosis. Mai întâi, trebuie să instalați și să încărcați pachetul:

 

install.packages ("momente")

bibliotecă (momente)

Apoi, puteți folosi skewness( ) pentru skewness și kurtosis() pentru kurtosis:

 

skewness_result <- skewness( data_vector )

kurtosis_result <- kurtosis( data_vector )

 

Afișări grafice

 

Histogramă: Pentru a crea o histogramă, puteți utiliza funcția hist( ). Vizualizează distribuția datelor dvs. împărțindu-le în coșuri. De exemplu:

 

hist( data_vector , main = „Histograma datelor”, xlab = „Valori”, ylab = „Frecvență”)

Boxplot: Funcția boxplot( ) este utilizată pentru a crea boxplot, care oferă informații despre tendința și răspândirea centrală a distribuției, precum și despre eventualele valori aberante.

 

boxplot( data_vector , main = "Boxplot de date", ylab = "Valori")

 

Urmând acești pași și utilizând funcțiile și pachetele încorporate ale lui R, puteți calcula și vizualiza în mod eficient statisticile descriptive pentru setul dvs. de date. Aceasta oferă o bază solidă pentru înțelegerea caracteristicilor datelor dvs. și pregătirea acestora pentru analize ulterioare.

 

 

Statistici inferențiale în R: Deblocarea secretelor inferenței datelor

Statisticile inferențiale vă ridică abilitățile analitice la următorul nivel, permițând luarea de decizii bazate pe date și testarea ipotezelor. Iată la ce vă puteți aștepta în această secțiune:

  • Testarea ipotezelor: Aflați bazele testării ipotezelor în R. Veți înțelege logica din spatele testării ipotezelor, nivelul de semnificație (alfa) și valoarea p. Vom explora testele comune de ipoteză, inclusiv testul t și testul chi-pătrat și vom parcurge procesul pas cu pas de efectuare a acestor teste.
  • Intervale de încredere: Descoperiți puterea intervalelor de încredere în cuantificarea incertitudinii din jurul estimărilor punctuale. Veți învăța nu numai cum să calculați intervalele de încredere pentru medii și proporții, ci și cum să le interpretați într-un context real.
  • Valorile p dezvăluite: Dezvăluie misterele valorilor p, o componentă vitală în testarea ipotezelor. Vom discuta semnificația lor, interpretarea și rolul pe care îl joacă în determinarea semnificației statistice a rezultatelor.

Statisticile inferențiale în R este o parte crucială a analizei datelor, permițând luarea deciziilor bazate pe date și testarea ipotezelor. Iată un ghid pas cu pas despre cum să efectuați testarea ipotezelor, să calculați intervalele de încredere și să înțelegeți semnificația valorilor p în R:


Interval: puteți calcula intervalul (diferența dintre valorile maxime și minime) datelor dvs. utilizând funcția interval( ). Returnează un vector care conține valorile minime și maxime.

 

range_result <- range( data_vector )

 

Varianta și abaterea standard: funcția var( ) calculează varianța, în timp ce funcția sd () calculează abaterea standard. Ambele sunt folosite pentru a evalua răspândirea datelor.

 

variance_result <- var( data_vector )

sd_result <- sd ( data_vector )

 

Skewness and Kurtosis: Puteți utiliza pachetul moments pentru a calcula asimetria și curtosis. Mai întâi, trebuie să instalați și să încărcați pachetul:

 

install.packages ("momente")

bibliotecă (momente)

Apoi, puteți folosi skewness( ) pentru skewness și kurtosis() pentru kurtosis:

 

skewness_result <- skewness( data_vector )

kurtosis_result <- kurtosis( data_vector )

 

Afișări grafice

 

Histogramă: Pentru a crea o histogramă, puteți utiliza funcția hist( ). Vizualizează distribuția datelor dvs. împărțindu-le în coșuri. De exemplu:

 

hist( data_vector , main = „Histograma datelor”, xlab = „Valori”, ylab = „Frecvență”)

Boxplot: Funcția boxplot( ) este utilizată pentru a crea boxplot, care oferă informații despre tendința și răspândirea centrală a distribuției, precum și despre eventualele valori aberante.

 

boxplot( data_vector , main = "Boxplot de date", ylab = "Valori")

 

Urmând acești pași și utilizând funcțiile și pachetele încorporate ale lui R, puteți calcula și vizualiza în mod eficient statisticile descriptive pentru setul dvs. de date. Aceasta oferă o bază solidă pentru înțelegerea caracteristicilor datelor dvs. și pregătirea acestora pentru analize ulterioare.

 

 

Statistici inferențiale în R: Deblocarea secretelor inferenței datelor

Statisticile inferențiale vă ridică abilitățile analitice la următorul nivel, permițând luarea de decizii bazate pe date și testarea ipotezelor. Iată la ce vă puteți aștepta în această secțiune:

  • Testarea ipotezelor: Aflați bazele testării ipotezelor în R. Veți înțelege logica din spatele testării ipotezelor, nivelul de semnificație (alfa) și valoarea p. Vom explora testele comune de ipoteză, inclusiv testul t și testul chi-pătrat și vom parcurge procesul pas cu pas de efectuare a acestor teste.
  • Intervale de încredere: Descoperiți puterea intervalelor de încredere în cuantificarea incertitudinii din jurul estimărilor punctuale. Veți învăța nu numai cum să calculați intervalele de încredere pentru medii și proporții, ci și cum să le interpretați într-un context real.
  • Valorile p dezvăluite: Dezvăluie misterele valorilor p, o componentă vitală în testarea ipotezelor. Vom discuta semnificația lor, interpretarea și rolul pe care îl joacă în determinarea semnificației statistice a rezultatelor.

Statisticile inferențiale în R este o parte crucială a analizei datelor, permițând luarea deciziilor bazate pe date și testarea ipotezelor. Iată un ghid pas cu pas despre cum să efectuați testarea ipotezelor, să calculați intervalele de încredere și să înțelegeți semnificația valorilor p în R:


Interval: puteți calcula intervalul (diferența dintre valorile maxime și minime) datelor dvs. utilizând funcția interval( ). Returnează un vector care conține valorile minime și maxime.

 

range_result <- range( data_vector )

 

Varianta și abaterea standard: funcția var( ) calculează varianța, în timp ce funcția sd () calculează abaterea standard. Ambele sunt folosite pentru a evalua răspândirea datelor.

 

variance_result <- var( data_vector )

sd_result <- sd ( data_vector )

 

Skewness and Kurtosis: Puteți utiliza pachetul moments pentru a calcula asimetria și curtosis. Mai întâi, trebuie să instalați și să încărcați pachetul:

 

install.packages ("momente")

bibliotecă (momente)

Apoi, puteți folosi skewness( ) pentru skewness și kurtosis() pentru kurtosis:

 

skewness_result <- skewness( data_vector )

kurtosis_result <- kurtosis( data_vector )

 

Afișări grafice

 

Histogramă: Pentru a crea o histogramă, puteți utiliza funcția hist( ). Vizualizează distribuția datelor dvs. împărțindu-le în coșuri. De exemplu:

 

hist( data_vector , main = „Histograma datelor”, xlab = „Valori”, ylab = „Frecvență”)

Boxplot: Funcția boxplot( ) este utilizată pentru a crea boxplot, care oferă informații despre tendința și răspândirea centrală a distribuției, precum și despre eventualele valori aberante.

 

boxplot( data_vector , main = "Boxplot de date", ylab = "Valori")

 

Urmând acești pași și utilizând funcțiile și pachetele încorporate ale lui R, puteți calcula și vizualiza în mod eficient statisticile descriptive pentru setul dvs. de date. Aceasta oferă o bază solidă pentru înțelegerea caracteristicilor datelor dvs. și pregătirea acestora pentru analize ulterioare.

 

 

Statistici inferențiale în R: Deblocarea secretelor inferenței datelor

Statisticile inferențiale vă ridică abilitățile analitice la următorul nivel, permițând luarea de decizii bazate pe date și testarea ipotezelor. Iată la ce vă puteți aștepta în această secțiune:

  • Testarea ipotezelor: Aflați bazele testării ipotezelor în R. Veți înțelege logica din spatele testării ipotezelor, nivelul de semnificație (alfa) și valoarea p. Vom explora testele comune de ipoteză, inclusiv testul t și testul chi-pătrat și vom parcurge procesul pas cu pas de efectuare a acestor teste.
  • Intervale de încredere: Descoperiți puterea intervalelor de încredere în cuantificarea incertitudinii din jurul estimărilor punctuale. Veți învăța nu numai cum să calculați intervalele de încredere pentru medii și proporții, ci și cum să le interpretați într-un context real.
  • Valorile p dezvăluite: Dezvăluie misterele valorilor p, o componentă vitală în testarea ipotezelor. Vom discuta semnificația lor, interpretarea și rolul pe care îl joacă în determinarea semnificației statistice a rezultatelor.

Statisticile inferențiale în R este o parte crucială a analizei datelor, permițând luarea deciziilor bazate pe date și testarea ipotezelor. Iată un ghid pas cu pas despre cum să efectuați testarea ipotezelor, să calculați intervalele de încredere și să înțelegeți semnificația valorilor p în R:



» Teste T și teste Chi-pătrat în R: Aplicații practice

În această secțiune practică, vom aprofunda teste statistice specifice și cum să le efectuăm în R:

  • Teste T: Explorați lumea testelor T, un instrument fundamental pentru compararea valorilor a două grupuri. Veți învăța cum să efectuați teste t independente și pereche, însoțite de exemple și interpretarea rezultatelor.
  • Teste Chi-pătrat: testele Chi-pătrat sunt de neprețuit pentru analiza datelor categorice. Veți stăpâni testul de bunătate a potrivirii chi-pătrat și testul de independență chi-pătrat. Prin exemple practice, veți înțelege semnificația și aplicarea acestora.

Efectuarea testelor t și a testelor chi-pătrat în R este esențială pentru compararea mediilor și analiza datelor categorice. Iată un ghid practic despre cum să efectuați aceste teste în R:

În această secțiune practică, vom aprofunda teste statistice specifice și cum să le efectuăm în R:

  • Teste T: Explorați lumea testelor T, un instrument fundamental pentru compararea valorilor a două grupuri. Veți învăța cum să efectuați teste t independente și pereche, însoțite de exemple și interpretarea rezultatelor.
  • Teste Chi-pătrat: testele Chi-pătrat sunt de neprețuit pentru analiza datelor categorice. Veți stăpâni testul de bunătate a potrivirii chi-pătrat și testul de independență chi-pătrat. Prin exemple practice, veți înțelege semnificația și aplicarea acestora.

Efectuarea testelor t și a testelor chi-pătrat în R este esențială pentru compararea mediilor și analiza datelor categorice. Iată un ghid practic despre cum să efectuați aceste teste în R:


În această secțiune practică, vom aprofunda teste statistice specifice și cum să le efectuăm în R:

  • Teste T: Explorați lumea testelor T, un instrument fundamental pentru compararea valorilor a două grupuri. Veți învăța cum să efectuați teste t independente și pereche, însoțite de exemple și interpretarea rezultatelor.
  • Teste Chi-pătrat: testele Chi-pătrat sunt de neprețuit pentru analiza datelor categorice. Veți stăpâni testul de bunătate a potrivirii chi-pătrat și testul de independență chi-pătrat. Prin exemple practice, veți înțelege semnificația și aplicarea acestora.

Efectuarea testelor t și a testelor chi-pătrat în R este esențială pentru compararea mediilor și analiza datelor categorice. Iată un ghid practic despre cum să efectuați aceste teste în R:



» Exemple practice și interpretare

În rezultatele testului t, acordați atenție valorii p. Dacă este mai mic decât nivelul alfa ales (de exemplu, 0,05), puteți respinge ipoteza nulă. O valoare p mică indică o diferență semnificativă între grupuri.

În testele chi-pătrat, concentrați-vă pe valoarea p și pe statistica testului. O valoare p mică (de obicei < 0,05) indică o diferență sau asociere semnificativă, în timp ce o valoare p mai mare sugerează că nu există o diferență sau asociere semnificativă.

Interpretați întotdeauna rezultatele în contextul întrebării dvs. de cercetare. Ce înseamnă un rezultat semnificativ pentru studiul tău?

Urmând acești pași și folosind funcțiile R adecvate pentru testele t și testele chi-pătrat, veți fi echipat pentru a analiza și a trage concluzii semnificative din datele dvs., indiferent dacă comparați medii sau explorați relațiile dintre variabilele categorice.


» Regresia liniară în R: modelarea relațiilor și perspectivele desenului
  • Regresia liniară este o piatră de temelie a modelării statistice, permițându-ne să înțelegem relațiile dintre variabile și să facem predicții. În această secțiune, vom acoperi:
  • Înțelegerea regresiei liniare: o introducere cuprinzătoare în regresia liniară, ipotezele și aplicațiile sale. Veți învăța când să utilizați regresia liniară simplă și regresia liniară multiplă.
  • Modelarea relațiilor: Vom explora cum să construim modele de regresie în R. Veți deveni priceput în definirea variabilelor predictoare și de răspuns, potrivirea modelului și interpretarea rezultatelor.
  • Interpretarea rezultatului regresiei: ieșirea regresiei liniare poate fi complexă. O vom descompune, explicând cum să evaluăm bunătatea modelului de potrivire, să înțelegem coeficienții și semnificația lor și să facem predicții folosind ecuația de regresie.

Regresia liniară este o tehnică statistică puternică pentru modelarea relațiilor dintre variabile și realizarea de predicții. Iată cum se efectuează regresia liniară în R:

  • Regresia liniară este o piatră de temelie a modelării statistice, permițându-ne să înțelegem relațiile dintre variabile și să facem predicții. În această secțiune, vom acoperi:
  • Înțelegerea regresiei liniare: o introducere cuprinzătoare în regresia liniară, ipotezele și aplicațiile sale. Veți învăța când să utilizați regresia liniară simplă și regresia liniară multiplă.
  • Modelarea relațiilor: Vom explora cum să construim modele de regresie în R. Veți deveni priceput în definirea variabilelor predictoare și de răspuns, potrivirea modelului și interpretarea rezultatelor.
  • Interpretarea rezultatului regresiei: ieșirea regresiei liniare poate fi complexă. O vom descompune, explicând cum să evaluăm bunătatea modelului de potrivire, să înțelegem coeficienții și semnificația lor și să facem predicții folosind ecuația de regresie.

Regresia liniară este o tehnică statistică puternică pentru modelarea relațiilor dintre variabile și realizarea de predicții. Iată cum se efectuează regresia liniară în R:


  • Regresia liniară este o piatră de temelie a modelării statistice, permițându-ne să înțelegem relațiile dintre variabile și să facem predicții. În această secțiune, vom acoperi:
  • Înțelegerea regresiei liniare: o introducere cuprinzătoare în regresia liniară, ipotezele și aplicațiile sale. Veți învăța când să utilizați regresia liniară simplă și regresia liniară multiplă.
  • Modelarea relațiilor: Vom explora cum să construim modele de regresie în R. Veți deveni priceput în definirea variabilelor predictoare și de răspuns, potrivirea modelului și interpretarea rezultatelor.
  • Interpretarea rezultatului regresiei: ieșirea regresiei liniare poate fi complexă. O vom descompune, explicând cum să evaluăm bunătatea modelului de potrivire, să înțelegem coeficienții și semnificația lor și să facem predicții folosind ecuația de regresie.

Regresia liniară este o tehnică statistică puternică pentru modelarea relațiilor dintre variabile și realizarea de predicții. Iată cum se efectuează regresia liniară în R:


  • Regresia liniară este o piatră de temelie a modelării statistice, permițându-ne să înțelegem relațiile dintre variabile și să facem predicții. În această secțiune, vom acoperi:
  • Înțelegerea regresiei liniare: o introducere cuprinzătoare în regresia liniară, ipotezele și aplicațiile sale. Veți învăța când să utilizați regresia liniară simplă și regresia liniară multiplă.
  • Modelarea relațiilor: Vom explora cum să construim modele de regresie în R. Veți deveni priceput în definirea variabilelor predictoare și de răspuns, potrivirea modelului și interpretarea rezultatelor.
  • Interpretarea rezultatului regresiei: ieșirea regresiei liniare poate fi complexă. O vom descompune, explicând cum să evaluăm bunătatea modelului de potrivire, să înțelegem coeficienții și semnificația lor și să facem predicții folosind ecuația de regresie.

Regresia liniară este o tehnică statistică puternică pentru modelarea relațiilor dintre variabile și realizarea de predicții. Iată cum se efectuează regresia liniară în R:



» Referințe

Gentleman, R., & Temple Lang, D. (2004). R: A language for data analysis and graphics. Journal of Computational and Graphical Statistics, 5(3), 299-314.

Grolemund, G., & Wickham, H. (2016). R for data science. O'Reilly Media.

R Core Team. (2021). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing.


PontoPR