Проверка гипотез Bootstrap в R с примером | Видеоурок по R 4.4 | MarinStatsLecutres

Проверка гипотез Bootstrap в R с примерами: Узнайте, как провести проверку гипотез, построив метод Bootstrap (повторную выборку) с помощью статистического программного обеспечения R без пакета, шаг за шагом. 👉🏼Статьи по теме: Видео о проверке гипотез Bootstrap в статистике: https://bit.ly/2USN1Se 📝 Найдите практический набор данных R (chickdata) и скрипт R здесь: (https://statslectures.com/r-scripts-d...)
👍🏼Лучшие обучающие материалы по статистике и языку программирования R: (https://goo.gl/4vDQzT)

►► Хотите поддержать нас? Вы можете сделать пожертвование (https://bit.ly/2CWxnP2), поделиться нашими видео, оставить комментарий и поставить лайк! В любом случае, мы благодарим вас!

►В этом видеоуроке по R мы научимся использовать R для проверки гипотез с помощью бутстрап-подхода.
► Бутстрап в статистике — это подход, основанный на повторной выборке, полезный для оценки выборочного распределения и стандартной ошибки оценки.
► Бутстрап в статистике и исследованиях представляет собой альтернативу подходам, основанным на теории больших выборок (как вы помните, многие подходы требуют большого n для реализации метода). Он становится особенно полезен при работе с более сложными оценками, где выборочное распределение и/или стандартную ошибку может быть сложно рассчитать.

► Мы сосредоточимся на сравнении средних значений (и медиан) двух разных групп, хотя и представим этот подход в более общем виде, чтобы вы могли проверить гипотезу о любой другой оценке/статистике, рассчитанной на основе ваших данных.

► Существует пакет R для проверки гипотез методом бутстрап-подхода (название пакета: boot), хотя он ограничен в видах оценок/статистик, для которых он может применять бутстрап-подход. Наша цель — показать вам, как самостоятельно реализовать подход бутстрапа, чтобы вы могли вносить изменения в статистику/оценки, для которых вы проводите тестирование. Вы можете попрактиковаться в создании теста самостоятельно, а затем сравнить результаты с результатами, полученными при использовании пакета «boot» в R. Обратите внимание, что в этом случае числовые значения будут немного отличаться, поскольку у вас и пакета будет разный набор выборок бутстрапа, поэтому результаты будут немного отличаться.

■Содержание:

0:00:33 импорт данных в R
0:00:39 изучение набора данных, используемого для проверки гипотез бутстрапа в R
0:01:12 Как визуально сравнить две группы в нашем наборе данных в R? Создание диаграмм бок о бок в R
0:01:30 Знакомство с первой тестовой статистикой для Bootstrap в R: абсолютное значение разницы в среднем весе для двух рационов (двусторонний двухвыборочный t-критерий)
0:01:43 Знакомство со второй тестовой статистикой для Bootstrap в R: абсолютное значение разницы в медианном весе для двух рационов
0:02:09 Шаги для вычисления двух тестовых статистик: 1) вычислить среднее значение для каждого из двух разных типов кормов с помощью языка программирования R
0:02:40 вычислить тестовую статистику 1 с помощью команды (функции) R with, а также tapply в R
0:03:07 вычислить тестовую статистику 2 с помощью функций with и tapply в R

Бутстрэппинг в R: шаг за шагом:

0:04:27 задать начальное значение в R
0:04:32 зачем Вы задаёте начальное значение для бутстрапа в R
0:05:04 Задание количества наблюдений, количества бутстрап-ресэмплов и переменной в R
0:06:07 Как заставить язык программирования R выполнить ресэмпл с заменой из нашей переменной
0:06:46 Проверка матрицы бутстрапа, созданной в R
0:07:03 Вычисление тестовой статистики 1 и 2 для каждого из n бутстрап-ресэмплов с помощью цикла в статистической программе R
0:09:31 Напоминание об определении или вычислении p-значения a
0:09:51 Интерпретация сгенерированной тестовой статистики для проверки гипотезы бутстрапа
0:10:43 Как использовать язык программирования R для проверки сгенерированной тестовой статистики

► ► Смотрите ещё:

►Статистика бутстрапа и бутстрап в R https://bit.ly/2GL6AYS
► Введение в курс статистики: https://bit.ly/2SQOxDH
►Начало работы с R (Серия 1): https://bit.ly/2PkTneg
►Графики и описательная статистика в R (Серия 2): https://bit.ly/2PkTneg
►Распределения вероятностей в R (Серия 3): https://bit.ly/2AT3wpI
►Двумерный анализ в R (Серия 4): https://bit.ly/2SXvcRi
►Линейная регрессия в R (Серия 5): https://bit.ly/1iytAtm

Подписывайтесь на нас

Подпишитесь: https://goo.gl/4vDQzT
Сайт: https://statslectures.com
Facebook: https://goo.gl/qYQavS
Twitter: https://goo.gl/393AQG
Instagram: https://goo.gl/fdPiDn

Наша команда:
Автор контента: Майк Марин (бакалавр наук, магистр наук), старший преподаватель в Университете Британской Колумбии (UBC).
Продюсер и креативный менеджер: Ладан Хамадани (бакалавр наук, бакалавр наук, магистр общественного здравоохранения)

Эти видео созданы #marinstatslectures для поддержки некоторых курсов по статистике и программированию на языке R в Университете Британской Колумбии (UBC) (#IntroductoryStatistics и #RVideoTutorials), хотя мы предоставляем все видео бесплатно всем желающим.

Спасибо за просмотр! Приятного просмотра и п...