Samenvatting
Inferential Statistics Summary Cheat Sheet
- Instelling
- Universiteit Leiden (UL)
This is a summary of all lectures. I used it as a cheat sheet. It contains 8 A4 pages, each one refering to one lecture.
[Meer zien]Voorbeeld 2 van de 8 pagina's
Voorbeeld 2 van de 8 pagina's
In winkelwagengesponsord bericht van onze partner
Voorbeeld van de inhoud
1. Sampling distributions andHypothesis Testing
population/ sample/ sampling
parameter = µ, σ, ρ (greek letter, population)
statistic = x̅, s, r, m (latin letter, sample,
sampling distribution)
- the larger the sample, the closer the
sample mean x̅ to population mean µ
hypothesis testing
hypothesis = statement about parameter in
population
null hypothesis = H0 states nothing going on
(no change, no difference, no relation)
alternative hypothesis = Ha something going
on
hypothesis testing
1. hypothesis (statement about population
parameters h0 and ha)
- one- (<, >) and two-sided hypotheses
(=, ≠)
2. sampling distribution
3. test statistic (calculate from sample data to
compare sample statistics)
4. rejection region & p-value
- critical value = boundry value
- rejection region = area
- significance level α = percentage
- p-value = probability
5. statistical conclusion = significance? (H0
reject/true)
- two methods (compare p to α, compare
test statistic to critical value)
- p-value = p ≤ α H0 rejected (lower p-
value - stronger evidence)
- Fisher: p-value shows strength of
evidence against null-hypothesis
- Neyman-Pearson: can decide whether
null-hypothesis or alternative is better
6. substansive conclusion = answer
research question
errors
type I (probability α) = reject H0 when it is
true (conclude effect, but non)
type II (probability β) = failing to reject H0
when it is false (miss effect)
, 2. Basic Concepts of Probability
Random variables Probability
- variables with numerical values - relative frequency after infinite
obtained by sampling or any other observations
random process (values outcome of
random phenomena) Independent events
- discrete and continuous - occurance of A does not alter
probability of occurence of B
Law of large numbers - methods to determine independence
- the larger the sample, the closer the of 2 variables (yes- independent)
sample mean x̅ to population mean µ 1. are conditional probabilities equal
for all conditions?
Expected value 2. are conditional probabilities equal
µx = ∑ pixi to marginal probabilities?
- idealized population mean (all
answers) Disjoint events
- mutually exclusive (cannot occur at the
Compare: sample mean same time)
x̅ = ∑xi/n
Law´s of probability
Variance Additive law OR (probability that either
o2y = ∑ pi(xi - µx)2 happens)
- general: P(A or B)= P(A) + P(B) - P(A
Compare: sample variance and B)
∑ (xi - x̅)2/ n -1 - disjoint: P(A or B)= P(A) + P(B)
Algebra Multiplicative law AND (probability that both
Transformation of 1 variable X -> Y happen)
Add constant a (y = a + x) - general: P(A and B) = P(A) x P(B|A)
- new expected value: µy = a + x probability of A happening given B has
- new variance: o2y = o2x occurred
- independent: P(A and B) = P(A) x
Multiply by b (y = bx) P(B) probability that both events occur,
- new expected value: µy = bµx one does not change the probability of
- new variance: o2y = b2o2x the other
Linear transformation (y = a + bx) Complement law P(A) = 1 - P(AC)
- new expected value: µy = a + bµx
- new variance: o2y = b2o2x Probability Types
Marginal probability YES or NO
Sum of 2 random variables X + Y - probability for one variable
ex. Celcius -> Fahrenheit (F = 32 + 1.8C) - simple or unconditional probability
- new expected value: µx+y = µx + µy
- new variance: o2x+y = o2x + o2y + 2px ox Conditional probability GIVEN that
oy - probability for A given that B has
(depends on correlation rho between X occurred
and Y) - P(B|A) = P(A and B)/ P(A)
Joint probability AND
- probability of co-occurence of multiple
events
- general multiplicative law P(A and B) =
P(A) x P(B|A)
Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:
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
Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, creditcard of Stuvia-tegoed voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.
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 stefnaydenov. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €6,49. Je zit daarna nergens aan vast.
Is Stuvia te vertrouwen?
4,6 sterren op Google & Trustpilot (+1000 reviews)
Afgelopen 30 dagen zijn er 82871 samenvattingen verkocht
Opgericht in 2010, al 14 jaar dé plek om samenvattingen te kopen