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Inference for Categorical Data in R

In this course you'll learn how to leverage statistical techniques for working with categorical data.

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4 Stunden14 Videos53 Übungen
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Kursbeschreibung

Categorical data is all around us. It's in the latest opinion polling numbers, in the data that lead to new breakthroughs in genomics, and in the troves of data that internet companies collect to sell products to you. In this course you'll learn techniques for parsing the signal from the noise; tools for identifying when structure in this data represents interesting phenomena and when it is just random noise.
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In den folgenden Tracks

Statistische Inferenz mit R

Gehe zu Track
  1. 1

    Inference for a single parameter

    Kostenlos

    In this chapter you will learn how to perform statistical inference on a single parameter that describes categorical data. This includes both resampling based methods and approximation based methods for a single proportion.

    Kapitel Jetzt Abspielen
    The General Social Survey
    50 xp
    Exploring consci
    100 xp
    Generating via bootstrap
    100 xp
    Constructing a CI
    100 xp
    Why more bootstraps?
    50 xp
    Interpreting a Confidence Interval
    50 xp
    CIs and confidence level
    50 xp
    SE with less data
    100 xp
    SE with different p
    100 xp
    The approximation shortcut
    50 xp
    CI via approximation
    100 xp
    Methods compared
    50 xp
  2. 2

    Proportions: testing and power

    This chapter dives deeper into performing hypothesis tests and creating confidence intervals for a single parameter. Then, you'll learn how to perform inference on a difference between two proportions. Finally, this chapter wraps up with an exploration of what happens when you know the null hypothesis is true.

    Kapitel Jetzt Abspielen
  3. 4

    Comparing many parameters: goodness of fit

    The course wraps up with two case studies using election data. Here, you'll learn how to use a Chi-squared test to check goodness-of-fit. You'll study election results from Iran and Iowa and test if Benford's law applies to these datasets.

    Kapitel Jetzt Abspielen
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Datensätze

GSS dataIowa election dataIran election data

Mitwirkende

Collaborator's avatar
Nick Solomon
Collaborator's avatar
Benjamin Feder
Collaborator's avatar
Jonathan Ng
Andrew Bray HeadshotAndrew Bray

Assistant Professor of Statistics at Reed College

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