Lees hier de samenvatting en de meest belangrijke oefenvragen van voortgezette statistiek

• hc1 & hc2 & hc3

  Dit is een preview. Er zijn 16 andere flashcards beschikbaar voor hoofdstuk 25/01/2021
  Laat hier meer flashcards zien

• binomiale verdeling in R

  dbinom(x, n, p)
  x = aantal successen waarvan je de kans wil weten
  n = grootte van de sample
  p = kans op succes
  prob <- dbinom(x, n, p) #om de kans te berekenen
  binom.df <- data.frame(x, prob) #data frame maken
  library(ggplot2)
  qplot(x, weight = prob, data = binom.df, geom = "bar", width = 1)

• hc4 & hc5

  Dit is een preview. Er zijn 17 andere flashcards beschikbaar voor hoofdstuk 26/01/2021
  Laat hier meer flashcards zien

• Vereisten van de x2 toets

  ten minste 80% van de verwachte frequenties Ei moeten ten minste 5 zijn.
  geen van de verwachte waardes kunnen kleiner dan 1 zijn.

• Contingency table/kruistabel

  Test associatie tussen categoriale (of discret) variabelen.
  geeft de frequenties in een bepaalde steekproef

• Odds ratio in r

  Je moet al een tabel hebben (zoals shanghaiSmokeTable)
  oddsratio(shanghaiSmokeTable, method = "wald")
  als de tabel verkeerd om staat:
  oddsratio(t(contingencytable), rev = "both", method = "wald")
  #rev aka reverse, bij "both" worden beide omgedraaid (anders is het "cols" of "rows")
  #t staat voor transpose --> de tabel wordt omgeklapt

• Double dichotomie trials

  Totale aantal mensen van de steekproef is bepaald.

• hc6 & hc7 & hc8

  Dit is een preview. Er zijn 26 andere flashcards beschikbaar voor hoofdstuk 27/01/2021
  Laat hier meer flashcards zien

• Wide form tabel

  De ene steekproef in de ene kolom en de andere steekproef in de andere kolom

• Aannames gepaarde t-toets

  Random sample 
  verschillen dj normaal verdeeld

• H0 one-way ANOVA

  Mu1 = mu2 = mu3, etc

• Waarom Anova beter dan meerdere t-toetsen?

  Een ANOVA verkleint de kans op een type 1 fout, in vergelijking met meerdere t-toetsen. (meerdere toetsen uitvoeren = grotere kans op een false positive)

• In anova tabel!!! (density en residuals)

  Density = groups (1e/bovenste)
  residuals = error (2e/onderste)