Imties plotis: flashcards ir testai jūsų žinioms

Study Notes

Duomenų reikšmių pasiskirstymas (sklaida)

Skirstinys – apibūdina, kaip išsidėsto kintamojo reikšmės
Empirinis skirstinys – aprašo duomenis, sudarant imtį atsiranda paklaida
Teorinis skirstinys – parodo, kaip turėtų atrodyti "idealus" GA pasiskirstymas
Normalusis skirstinys – panašus į varpą, simetriškas, turi vidurkį ir dispersiją
Standartinis normalusis skirstinys – μ = 0, σ2 = 1
Duomenų sklaidos statistikos – dispersija, standartinis nuokrypis, MAD, imties plotis, IQR, CV, IQV
Sklaida parodo, kiek vieni duomenys yra nutolę nuo kitų
Dispersija – matuoja duomenų išsibarstymą
Standartinis nuokrypis – parodo, kiek taškai yra nutolę nuo vidurkio
MAD – absoliutusis nuokrypis nuo medianos, robastiškas SD analogas
Variacijos koeficientas – leidžia palyginti dviejų imčių išsibarstymą apie vidurkį
Imties plotis ir tarpkvartilinis plotis – jautrūs išskirtims, apibūdina duomenų išsibarstymąDuomenų analizės pagrindai
Duomenų sklaida – duomenų išsidėstymo charakteristikos.
Asimetrijos koeficientas – rodo skirstinio simetriją ar asimetriją.
Eksceso koeficientas – rodo skirstinio bukumą/smailumą lyginant su normaliuoju skirstiniu.
Išskirtys – išsiskiriančios reikšmės nutolusios nuo pagrindinės duomenų masės.
Standartizavimas (z transformacija) – duomenų transformacijos.
Išskirčių nustatymas z reikšmių metodu.
Išskirčių atpažinimas barjerų metodu.
Statistiškai apibendrinant nominaliuosius/diskretuosius kintamuosius, svarbu nurodyti imties dydį ir dažnių lentelę.
Statistiškai apibendrinant tolydinius/kiekybinius kintamuosius, svarbu nurodyti imties dydį, duomenų centrą ir duomenų sklaidą.
Grafikai – skirti pačiam/pačiai sau arba kitiems, turi būti tiksliai ir efektyviai pateikti informaciją.
Tvarkingas apipavidalinimas ir aprašymas yra pagrindiniai principai.
Grafikų ir lentelių pateikimas turi būti suprantamas be konteksto.Statistikos analizės rekomendacijos
Aiškiai ir suprantamai pateikti informaciją.
Tvarkingi grafikai, kurie padeda analizuoti padėtį, sklaidą, imties dydį, formą ir išskirtinius požymius.
Apvalinimas priklauso nuo konteksto, tačiau turėtų būti išlaikytas balansas tarp tikslumo ir aiškumo.
Visi skaičiai turi būti matuojami tokiu pačiu tikslumu.
Rekomenduojami grafikai priklauso nuo kintamojo tipo.
Stulpelinės diagramos naudojamos nominaliesiems ir diskretiesiems duomenims.
Histogramos naudojamos tolydiesiems duomenims.
Branduolinio tankio diagramos padeda išanalizuoti kiekybinius duomenis.
Kiekvienam grafikui turi būti aiškiai aprašyti parametrai.
Lentelių pateikimas turėtų būti tvarkingas ir aiškus.
Skaičių apvalinimas priklauso nuo konteksto, tačiau reikia išlaikyti balansą tarp tikslumo ir aiškumo.
Statistinių duomenų analizė prasideda nuo klausimo ar problemos.Kaip pasirinkti tinkamą branduolį duomenų analizei?
Branduolys gali būti trikampio, keturkampio, Epanechnikovo, Gauso ar kitokios kreivės pavidalo.
Įprastai pasirenkamas branduolio plotis, kad sumažėtų triukšmas ir išryškėtų tendencija.
BTD diagramoje negalime nustatyti imties dydžio, tačiau galime palyginti grupių reikšmes.
Sukauptojo santykinio dažnio diagrama (ECDF) naudinga nustatant ir palyginant grupių kvantilius.
Stačiakampė diagrama gali būti supaprastinta arba įprastinė (J. Tukey), ir vaizduoja skirtingus duomenų aspektus.
Supaprastintoje stačiakampėje diagramoje vidurkis nevaizduojamas, o ūsai braižomi iki mažiausios ir didžiausios reikšmės.
J. Tukey stačiakampė diagrama apibrėžia vidurkio, kvartilių ir barjerų reikšmes, leidžiantias nustatyti išskirtis.
Smuikinė diagrama (branduolinio tankio grafikai) leidžia palyginti reikšmių pasiskirstymą pagal kintamųjų rūšis.
Analizuojant grafikus būtina atkreipti dėmesį į pasiskirstymo padėtį, sklaidą, formą ir išskirtinius bruožus.
Grafikus reikia parinkti pagal kintamųjų skaičių ir duomenų tipus.
Analizės pradžioje rekomenduojama nusibraižyti kelių tipų grafikus, o po to išsirinkti labiausiai tinkamą.
Grafikai turi būti parinkti atsižvelgiant į duomenų tipus ir turės įtakos tolimesnei du

Mokantis duomenų analizės ir statistikos

Choose a study mode

Podcast

Questions and Answers

Koks yra šio teksto tikslas?

Kas yra svarbiausia, kuriant klausimus?

Kokios yra gerų distraktorių savybės?

Kokios yra blogų distraktorių savybės?

Ką reikia atsižvelgti kuriant klausimų variantus?

Kokios yra gerų atsakymų savybės?

Kokios yra blogų atsakymų savybės?

Kokia yra gerų klausimų sudėtingumo riba?

Kokios yra gerų klausimų struktūros?

Kas yra geri klausimų šaltiniai?

Kokios yra blogos klausimų struktūros?

Kas yra geri klausimų kūrėjai?

Study Notes

Studying That Suits You

Related Documents

Description

More Like This

Mokantis duomenų analizės ir statistikos

Mokantis duomenų analizės ir statistikos

Upgrade to continue