ترجمه با هوش مصنوعی توسط Onehack.us
- [راوی] وقتی یک متغیر کمی دارید
مانند سن یا مدت زمانی که شخص در وب سایت شما صرف کرده است
و می خواهید آن متغیر را مقایسه کنید
به یک مقدار فرضی واحد،
می گویند یک میانگین ملی،
سپس یک آزمون t تک نمونه ای انتخاب آزمایشی شما خواهد بود.
خوشبختانه، انجام این کار در R واقعاً آسان است.
برای نشان دادن این، من قصد دارم چند بسته را بارگذاری کنم،
از جمله بسته مجموعه داده ها،
و سپس من می روم پایین
و کمی اطلاعات کسب کنید
در مورد مجموعه داده ای به نام quakes،
و این در مورد زلزله در فیجی است،
همه آنها دارای ارزش در مقیاس ریشتر بودند،
من حدس می زنم که همین است،
بزرگتر از چهار،
و می توانیم نام همه متغیرها را بدست آوریم.
اکنون، آنها در سمت راست فهرست شده اند،
اما من فقط می خواهم لرزش و سپس نام ها را انجام دهم.
بنابراین در اینجا مواردی هستند که ما می خواهیم.
تنها موردی که در حال حاضر روی آن تمرکز خواهم کرد
ماگ برای قدر است.
پس کاری که قرار است انجام دهم
آیا من می خواهم مجموعه داده quakes را بگیرم.
من بردار قدر را می کشم.
به هر حال، من از pull استفاده می کنم زیرا به من یک بردار می دهد،
که برای برخی دیگر از تحلیل هایم به آن نیاز دارم،
برخلاف انتخابی که یک قاب داده را برمی گرداند.
و سپس من قصد دارم نگاهی به ابتدای آن بیاندازم
با نگاه اجمالی
اگر از چاپ استفاده می کردم، همه 1000 قطعه داده را به من نشان می داد.
من فقط می خواهم چند مورد اول را ببینم بنابراین از glimpse استفاده می کنم،
و من قصد دارم آن را در df برای قاب داده ذخیره کنم.
بنابراین اجازه دهید من آن دستور را اجرا کنم.
و می توانید در اینجا ببینید که ما اعداد داریم
یک تا 1000 و مقادیر واقعی وجود دارد،
و ما اینجا هستیم، چند مورد اول نیز تکرار شد.
عالی.
اکنون، قبل از انجام تجزیه و تحلیل عددی،
انجام برخی نمودارها همیشه ایده خوبی است،
برخی تجسم ها را دریافت کنید،
و در مورد آنچه در داده های خود می گذرد احساس کنید.
برای این مثال، من قصد دارم از گرافیک پایه R استفاده کنم
برخلاف طرح GG دو.
بنابراین من می خواهم df را بگیرم و آن را به هیستوگرام وارد کنم.
و وقتی این کار را انجام دادم، می‌توانید ببینید که این کار را کرده‌ایم
یک هیستوگرام در اینجا،
و چون گفتند این چیزها را هم ضبط نمی کنند
تا اینکه به چهار ضربه زدند،
ساعت چهار شروع می‌شود و می‌توانید ببینید که کاهش می‌یابد،
که واقعاً همان چیزی است که شما انتظار دارید.
و سپس ما می خواهیم یک طرح جعبه بگیریم،
و این برای دیدن اینکه آیا ما نقاط پرت داریم یا نه مهم است.
من آن را به صورت افقی، افقی،
به طوری که مقیاس اعداد در یک جهت باشد
به عنوان هیستوگرام
و وقتی این کار را انجام می‌دهم، می‌بینید که ما یک میانگین داریم
از حدود 4.6، محدوده 50% متوسط ​​از 4.3 تا 4.9،
و سپس ما چند نقطه پرت در سطح بالا داریم.
من می توانم یک جدول خلاصه دریافت کنم،
آمار توصیفی این جدول نیز
که ربع ها را به من می دهد،
این حداقل، یا Q صفر، چارک اول است،
میانه، که چارک دوم نیز هست، یا Q2،
ربع سوم و حداکثر که چارک چهار است،
و همچنین میانگین،
بنابراین برای اینها میانگین 4.62 داریم.
بنابراین این یک نگاه سریع به داده های ما است،
و با آن منطقی است که ادامه دهیم
و شروع به انجام برخی از تجزیه و تحلیل های آماری،
و ما می توانیم آزمون t را انجام دهیم.
R دارای یک تابع تست t داخلی است.
این در واقع یکی از مواردی است که ما از آن استفاده خواهیم کرد
برای بسیاری از چیزهای مختلف، زیرا عمومی است
و قدرتمند است و t.test است.
و تمام کاری که می خواهم انجام دهم این است که داده ها را بگیرم
که من در قاب داده ذخیره کرده ام و به t.test وارد کرده ام.
اکنون این کار می کند زیرا من فقط یک متغیر دارم
در آنجا و به دلیل اینکه به عنوان یک بردار ذخیره می شود
و نه یک چارچوب داده.
بنابراین، این کار می کند.
و وقتی این کار را انجام دادم، بیایید روی آن زوم کنیم،
در اینجا نتایجی است که من دریافت می کنم.
می گوید آزمون تی تک نمونه ای.
این مقدار t برابر با 362.76 را به ما می دهد که بسیار زیاد است.
درجات آزادی 999
چون ما 1000 مشاهده داریم،
و مقدار p در مقابل خود صفرهای بسیار زیادی دارد،
بنابراین ما مجبور شدیم در اینجا به نماد علمی برویم.
حدود 16 صفر است.
اما مشکل این است که آن را آزمایش می کند
در برابر فرضیه صفر صفر
از آنجایی که داده ها حتی شروع نمی شوند
تا زمانی که سطح چهار داشته باشیم،
که منطقی است
فاصله اطمینان 95 درصد برای میانگین
از 4.595 به 4.645 می رسد.
واقعاً تنگ است،
اما با 1000 مشاهده که تعجب آور نیست،
و میانگین نمونه واقعی وجود دارد.
حالا، چون ما اینجا چند کار احمقانه انجام دادیم،
ما یک فرضیه صفر با مقدار جمعیت صفر انجام دادیم،
که حتی در مجموعه داده امکان پذیر نیست،
ممکن است بخواهیم چند تغییر ایجاد کنیم.
بنابراین این بار از تابع t.test استفاده خواهم کرد،
و من می خواهم بگویم بیایید یک فرضیه جهت دار انجام دهیم،
نه اینکه نیاز دارم،
اما می خواهم بدانید که این امکان پذیر است.
و تنها کاری که باید انجام دهم این است که بگویم جایگزین
و در این صورت برابر است با بزرگتر.
و سپس می توانم از mu استفاده کنم،
که نمادی برای میانگین جمعیت است.
و در این مورد، من آن را روی 4.6 تنظیم می کنم،
که در واقع با توجه به میانگین نمونه بسیار زیاد است
4.6204 است، اما بیایید آن آزمون t را اجرا کنیم.
حالا وقتی این کار را می کنم، به اینجا می آییم
و می توانید ببینید که مقدار t بسیار کوچکتر است.
قبلا 360 چیزی بود.
اینجا 1.6 است، درجه آزادی 999 است،
مقدار p 0.05477 است.
بنابراین اگر یک برش سخت 0.05 یا کمتر را انتخاب می کنید،
موفق نمی شود، اما واقعاً نزدیک است،
که با توجه به میانگین نمونه شگفت انگیز است
تنها دو صدم بالاتر از ارزش جمعیت ما 4.6 است
که برای این مورد استفاده کردیم
این میانگین واقعی بزرگتر از 4.6 است.
و ما یک فاصله اطمینان داریم
که چون جهت دار است یک طرفه است.
به اندازه 4.599 پایین و تا بی نهایت است،
بنابراین ما به سختی زیر آن فرو می رویم.
بنابراین، راه های آسانی برای انجام تست های t وجود دارد.
می توانید چند جایگزین انجام دهید،
می توانید تغییراتی را انجام دهید
اگر با داده ها و سؤالات شما مطابقت دارند،
اما در هر صورت، شروع به کار بسیار ساده است
با تست استنباطی در R.