100% tevredenheidsgarantie Direct beschikbaar na betaling Zowel online als in PDF Je zit nergens aan vast
logo-home
ARMS summary (9,25) €4,49   In winkelwagen

Samenvatting

ARMS summary (9,25)

 4 keer bekeken  0 keer verkocht

samenvatting vn hoorcolleges en grasple Lagere prijs kan als je me een berichtje stuurt dan stuur ik het via met een tikkie:) zelf had ik een 9,25:)

Voorbeeld 3 van de 23  pagina's

  • 14 december 2023
  • 23
  • 2023/2024
  • Samenvatting
Alle documenten voor dit vak (19)
avatar-seller
arianapersoon
repetition

Pearson r-> linear relation

Y= ax+b

A=Slope/B1= y/x

B= intercept/ b0/constante

Residu= expected value of Y and observed value of Y

 Y=^y
 Least square method->

R^2= explained variance, goodness of fit

R= multiple correlation coefficient

Publication bias

Sloppy science-> questionable research practices

The bayesian way

 Bayesian hypothesis testing
 Bayesian factor
 The fit of the hypothesis and the speceficity of the hypothesis

Reliability -> The extent to which a measurement is free from random measurement errors. This
means that the scores are independent of time, place, and environment.

Construct validity: the extent to which u measure the construct u aim to measure

Internal validity: extent to which u can rule out third variables, and claim the relation causal

external validity: the extent to which u can generalize the results to a bigger population

 Random sample
 Randomization

Statistical validity: The extent to which the way of analyzing the results is relevant, suitable
(assumptions) and accurately.

Conditions for causality: temporal precedence, internal validity, covariance

Use unstandardized B for formula (y=ax+b)

Use standardized b to compare the influence on the dependent variable

R2 measures the goodness of fit without adjusting for the number of predictors, while adjusted
�2R2 considers the number of predictors and penalizes models with too many variables that don't
add meaningful information

 Adjusted R^2 is used for population explained variance it takes account in size of sample and
number of predictors

the table with the F test of H0: R^2=0,so if significant-> reject 0 hypothesis

,the coefficients are ‘unique effects’ (takes account of the other factors), different than bivariate
correlations (doesn’t take account of the other factors)




Hoorcollege 1 13 November 2023

1. Frequentist vs Bayesian statistics
 Frequentist framework: test hw well the data fit H0 (NHST)
 P, values; confidence intervals, effect sizes, power analysis
 Data captured in Likelihood function (normal distribution)
 Empirical research uses collected data to learn from
 U= mean
 All relevant information for inference is contained in the lielihood function

Bayesian framework

Estimation:

 Probability of the hypothesis given te data, taking prior information into account
 In to the data we may also have prior information about u
 Prior knowledge is updated with information in the data and together provides the posterior
distribution for u
 Priors-> how u think it’s distrubeted
 The prior influences the posterior


, 




 U can see if the data supports the prior ur answer will be more certain
 Posterior distribution
o Posterior mean/mode (only the same when its on the same piek)
o Posterior standard deviation
o Posterior 95% confidence interval
 Advantage: Accumulating knowledge
 Disadvantage: results depend on choice of prior

Hypothesis testing

 Which hypothesis is more likely
 Bayes conditions on observerd data
 Pr( Hj/data): probability that HJ IS SUPPORTED BY THE DATA
 Frequentist: Pr (data/H0): p-value= probability of observering same or more extreme
data given that the null is true
 Bayesian probability
o Posterior model probability (PMP)
o How sensisble it is, based on prior knowledge
o How well it fits
 Bayesian is comparative: hypotheses are tested againt on antohe
 BF: BF10: P (data/H1/)/ P(data/H0)
 PMP are relative probabilities
 PMPs are updates of prior probabilities with the BF

Definition of probability

 In frequentist: probability is the relative frequency of events (more formal)
 Bayesian: probability is the degree of belief (more intuitive)
 CI (confidence interval, frequentist): 95%of the times of a repeated experiment that CI of the
the data has the true value
 CI (credible interval, Bayesian): there 95% probability that the true value is in the credible
interval

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, creditcard of Stuvia-tegoed 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 arianapersoon. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.

Zit ik meteen vast aan een abonnement?

Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €4,49. Je zit daarna nergens aan vast.

Is Stuvia te vertrouwen?

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

Afgelopen 30 dagen zijn er 79202 samenvattingen verkocht

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

Start met verkopen
€4,49
  • (0)
  Kopen