Тлумачення довірчого інтервалу

Статистичні висновки для категоріальних даних у R

Andrew Bray

Assistant Professor of Statistics at Reed College

Довірчі інтервали

Висновок: істинна частка щасливих американців між 0,705 і 0,841.

Що маємо на увазі під словом «упевнені»?

Статистичні висновки для категоріальних даних у R

Набір даних 1

ds1 <- filter(gss, year == 2016)

p_hat <- ds1 %>% summarize(mean(happy == "HAPPY")) %>% pull()
SE <- ds1 %>% specify(response = happy, success = "HAPPY") %>% generate(reps = 500, type = "bootstrap") %>% calculate(stat = "prop") %>% summarize(sd(stat)) %>% pull()
c(p_hat - 2 * SE, p_hat + 2 * SE)
0.7073114 0.8393553

довірчий-інтервал

Статистичні висновки для категоріальних даних у R

one.png

Статистичні висновки для категоріальних даних у R

two.png

Статистичні висновки для категоріальних даних у R

three.png

Статистичні висновки для категоріальних даних у R

four.png

Статистичні висновки для категоріальних даних у R

five.png

Статистичні висновки для категоріальних даних у R

six.png

Статистичні висновки для категоріальних даних у R

seven.png

Статистичні висновки для категоріальних даних у R

eight.png

Статистичні висновки для категоріальних даних у R

nine.png

Статистичні висновки для категоріальних даних у R

ten.png

Статистичні висновки для категоріальних даних у R

Набір даних 2

ds2 <- filter(gss, year == 2014)

p_hat <- ds1 %>% summarize(mean(happy == "HAPPY")) %>% pull()
SE <- ds1 %>% specify(response = happy, success = "HAPPY") %>% generate(reps = 500, type = "bootstrap") %>% calculate(stat = "prop") %>% summarize(sd(stat)) %>% pull()
c(p_hat - 2 * SE, p_hat + 2 * SE)
0.8348831 0.9384503

Скріншот 2019-02-21 18.05.03.png

Статистичні висновки для категоріальних даних у R

Набір даних 3

ds3 <- filter(gss, year == 2012)

p_hat <- ds1 %>% summarize(mean(happy == "HAPPY")) %>% pull()
SE <- ds1 %>% specify(response = happy, success = "HAPPY") %>% generate(reps = 500, type = "bootstrap") %>% calculate(stat = "prop") %>% summarize(sd(stat)) %>% pull()
c(p_hat - 2 * SE, p_hat + 2 * SE)
0.7626359 0.8906974

1-2-1.png

Статистичні висновки для категоріальних даних у R

Набір даних 3

ds3 <- filter(gss, year == 2012)
p_hat <- ds3 %>%
  summarize(mean(happy == "HAPPY")) %>%
  pull()
SE <- ds3 %>%
  specify(response = happy, 
          success = "HAPPY") %>%
  generate(reps = 500, 
           type = "bootstrap") %>%
  calculate(stat = "prop") %>%
  summarize(sd(stat)) %>%
  pull()

c(p_hat - 2 * SE, p_hat + 2 * SE)
0.7626359 0.8906974

1-2-2.png

Статистичні висновки для категоріальних даних у R

Набір даних 3

ds3 <- filter(gss, year == 2012)
p_hat <- ds3 %>%
  summarize(mean(happy == "HAPPY")) %>%
  pull()
SE <- ds3 %>%
  specify(response = happy, 
          success = "HAPPY") %>%
  generate(reps = 500, 
           type = "bootstrap") %>%
  calculate(stat = "prop") %>%
  summarize(sd(stat)) %>%
  pull()

c(p_hat - 2 * SE, p_hat + 2 * SE)
0.7626359 0.8906974

1-2-3.png

Статистичні висновки для категоріальних даних у R

Набір даних 3

ds3 <- filter(gss, year == 2012)
p_hat <- ds3 %>%
  summarize(mean(happy == "HAPPY")) %>%
  pull()
SE <- ds3 %>%
  specify(response = happy, 
          success = "HAPPY") %>%
  generate(reps = 500, 
           type = "bootstrap") %>%
  calculate(stat = "prop") %>%
  summarize(sd(stat)) %>%
  pull()

c(p_hat - 2 * SE, p_hat + 2 * SE)
0.7626359 0.8906974

1-2-4.png

Статистичні висновки для категоріальних даних у R

Набір даних 3

ds3 <- filter(gss, year == 2012)
p_hat <- ds3 %>%
  summarize(mean(happy == "HAPPY")) %>%
  pull()
SE <- ds3 %>%
  specify(response = happy, 
          success = "HAPPY") %>%
  generate(reps = 500, 
           type = "bootstrap") %>%
  calculate(stat = "prop") %>%
  summarize(sd(stat)) %>%
  pull()

c(p_hat - 2 * SE, p_hat + 2 * SE)
0.7626359 0.8906974

1-2-5.png

Статистичні висновки для категоріальних даних у R

Набір даних 3

ds3 <- filter(gss, year == 2012)
p_hat <- ds3 %>%
  summarize(mean(happy == "HAPPY")) %>%
  pull()
SE <- ds3 %>%
  specify(response = happy, 
          success = "HAPPY") %>%
  generate(reps = 500, 
           type = "bootstrap") %>%
  calculate(stat = "prop") %>%
  summarize(sd(stat)) %>%
  pull()

c(p_hat - 2 * SE, p_hat + 2 * SE)
0.7626359 0.8906974

1-2-6.png

Статистичні висновки для категоріальних даних у R

Довірчі інтервали

Тлумачення: «Ми на 95% упевнені, що істинна частка щасливих американців між 0,705 і 0,841».

На ширину інтервалу впливають

  • n
  • рівень довіри
  • p
Статистичні висновки для категоріальних даних у R

Давайте потренуємось!

Статистичні висновки для категоріальних даних у R

Preparing Video For Download...