100% tevredenheidsgarantie Direct beschikbaar na betaling Zowel online als in PDF Je zit nergens aan vast
logo-home
Korte samenvatting toegpaste statistiek en dataverwerking €5,49   In winkelwagen

Samenvatting

Korte samenvatting toegpaste statistiek en dataverwerking

 5 keer bekeken  0 keer verkocht

Een algemeen overzicht toegepaste statistiek en dataverwerking gegeven door Stefan van Dongen. De samenvatting bevat een korte beschrijving van elke statistische methode alsook de code (R) die hierbij gebruikt kan worden. Op het einde is er ook een lijst met mogelijke termen en hun bijhorende uitle...

[Meer zien]

Voorbeeld 2 van de 9  pagina's

  • 11 januari 2024
  • 9
  • 2022/2023
  • Samenvatting
Alle documenten voor dit vak (1)
avatar-seller
inehoybergs
Toegepaste statistiek en
dataverwerking
1. herhaling/inleiding
beslissingsregels
Aanvaarden Verwerpen H0
H0
p≥α p<α
x≤c x >c

#vrijgheisgraden verdeling= #gegevens - #geschatte parameters

Shapiro.test  testen op normaliteit: indien p>alfa: de gegevens zijn normaal verdeeld
Wilcox.test  niet parametrische test op normaliteit
As.factor  wanneer er getallen staat die geen volgorde hebben maar een groep voorstellen
Rm(list=ls())  command window clearen

Continue variabele: een variabele zonder vaste waarde vb. tijd, lengte,…
Factor variabele: stelt een bepaalde categorie voor vb. 1=man, 2=vrouw

1.7 ANOVA
= 2/meer gemiddeldes met elkaar vergelijken (Analysis Of VAriance)

Statistisch model: y ij =µi+ ε ij
- i: de nummer van de groep
- j: de nummer van de waarneming in een groep
- µi: het geschatte gemiddelde van groep i
- ε ij: de residuele afwijking van de reële waarden t.o.v. het model

Andere vorm: y ij =µ0 +α i+ ε ij
- µ0: het gemiddelde van een referentiegroep
- α i: verschil in gemiddelde van groep i met de referentiegroep  indien H0 juist: i=0

Verschil in variantie
Totale variantie SST opsplitsen in 2 componenten
 SSA (deel verklaard door model): variantie/verschillen tussen de groepen
 SSE (residuele variantie): de variantie binnen een groep (tussen individuele waarnemingen)

i= groep  k= # groepen
j= waarneming  n=#waarnemingen




Als alle gemiddeldes gelijk zijn aan elkaar: MSA=MSE
 F test: F= MSA/MSE (met k-1 en n-k vrijgheidsgraden)

Commando’s uitvoeren:
1. lm1 <-lm(y~x)
2. anova(lm1)  Nulhypothese: alle gemiddeldes zijn gelijk aan elkaar
3. controle assumpties: diagnostische plots (ANOVA is vrij robuust dus kleine kans op afwijkingen)
a. residuele waarden normaal verdeeld

, b. gelijkheid van varianties
par(mfrow=c(2,2))
plot(lm1)
c. indien afwijking: Kruskal-Wallis test (niet-parametrisch)
kruskal.test(y~x)
4. indien nulhypothese verworpen: kijken waar verschillen zitten  2 aan 2 vergelijken met Tukey
methode
TukeyHSD(aov(y~x))

Extra uitleg diagnostische plots
Vb1: lineair verband
- grote grafiek: rechte= gefitte model, bolletjes=residuele
waarden
- residuals vs Fitted: scatterplot van de gefitte waarden t.o.v. de
resiuele waarden
o indien lineair verband: horizontale puntenwolk
(varianties constant)
- Normal probability plot: bestuderen van de normaliteit
o Indien mooie rechte: gegevens normaal verdeeld
- Residuals vs leverage: geeft de afwijking van metingen van de
rechte (standardized residuals) tov de mate waarin ze de
rechte scheef trekken (leverage) weer
o Cook’s distance: indien groter dan 1  invloedrijke
waarneming
Vb2: niet-lineair verband
- Rediuals vs Fitted: we zien dat bij lage waarden en bij hoge
waarden de residuelen sterk afwijken van het regressieverband
(hieruit kan je besluiten dat het geen regressieverband is)
- Normal Q-Q: de waarden zijn redelijk normaal verdeeld
- Residuals vs leverage: veel waarden hebben een grote invloed
op de regressierechte




Vb3: uitschieter zonder sterke invloed
- Rediuals vs Fitted: we zien dat de uitschieter afwijkt van het
horizontale verband, maar de lijn is nog altijd horizontaal  we
hebben nog wel een lineair verband
- Residuals vs leverage: de uitschietende waarde heeft een grote
standardized residuals (-4) maar een lage leverage (want ligt
eerder centraal in de rechte) dus heeft niet zo een sterke
invloed




Vb4: uitschieter met sterke invloed
- Rediuals vs Fitted: uitschieter trekt de horizontale lijn helemaal
scheef  door deze waarde een sterke afwijking van de
residuals tot het model
- Residuals vs leverage: de uitschieter heeft een hoge leverage en
hoge residuals  bijgevolg een hoge cooks distance (is dus een
invloedrijke uitschieter)

Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:

√  	Verzekerd van kwaliteit door reviews

√ Verzekerd van kwaliteit door reviews

Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!

Snel en makkelijk kopen

Snel en makkelijk kopen

Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, Bancontact of creditcard voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.

Focus op de essentie

Focus op de essentie

Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!

Veelgestelde vragen

Wat krijg ik als ik dit document koop?

Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.

Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?

Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.

Van wie koop ik deze samenvatting?

Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper inehoybergs. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.

Zit ik meteen vast aan een abonnement?

Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €5,49. Je zit daarna nergens aan vast.

Is Stuvia te vertrouwen?

4,6 sterren op Google & Trustpilot (+1000 reviews)

Afgelopen 30 dagen zijn er 60281 samenvattingen verkocht

Opgericht in 2010, al 14 jaar dé plek om samenvattingen te kopen

Start met verkopen
€5,49
  • (0)
  Kopen