タグ付けされた質問 「teaching」

あらゆるレベルでの確率と統計の教えについての質問。


15
標準偏差を計算するときにで除算するための直感的な説明
あなたがで二乗誤差の合計を割り、なぜ私はクラスで今日聞かれた代わりにとの、標準偏差を計算します。n − 1n−1n-1nnn 私は、私は(私は公平な推定に行きたいしませんでしたので)クラスでそれに答えるつもりはありませんと述べたが、その後、私は疑問に思った- があり、このための直観的な説明は?



25
自由に利用可能なデータサンプルの検索
私は、データセットを分析および解析して、サブグループの特性を知らずに母集団のサブグループを特定および分離する新しい方法に取り組んでいます。この方法は、人工データサンプル(つまり、母集団のサブセットを識別および分離するために特別に作成されたデータセット)で十分に機能しますが、ライブデータでテストしてみたいと思います。 私が探しているのは、自由に利用できる(つまり、非機密、非専有)データソースです。好ましくは、バイモーダルまたはマルチモーダル分布を含むもの、または明らかに従来の手段では簡単に分解できない複数のサブセットで構成されるものです。そのような情報はどこで入手できますか?

29
教育の例:相関は因果関係を意味しない
「相関は因果関係を意味するものではありません」という古いことわざがあります。私が教えるとき、この点を説明するために次の標準的な例を使用する傾向があります。 デンマークのコウノトリの数と出生率。 アメリカの司祭の数とアルコール依存症; 20世紀の初めには、「ラジオの数」と「非常識な亡命者の数」との間に強い相関関係があったことが注目されました。 そして私のお気に入り:海賊は地球温暖化を引き起こします。 しかし、私はこれらの例については何も言及していませんが、面白い一方で、明らかに間違っています。 誰か他の良い例はありますか?


8
(信頼区間が利用可能な場合)仮説検定を教えて使用し続けるのはなぜですか?
なぜ区間推定器がある問題(自信、ブートストラップ、信頼性など)のために、仮説テスト(すべての難しい概念を含み、最も統計的な罪の1つ)を教え、使用し続けるのですか?学生に与えられる最良の説明(もしあれば)は何ですか?伝統だけ?ビューは大歓迎です。

3
なぜ必要ないのに、線形回帰の正規分布誤差項(および同次分散性)にそれほど注意を払うのですか?
残差の非正規性および/または不均一分散性がOLSの仮定に違反していると誰かが言うのを聞くたびにイライラするでしょう。OLSモデルのパラメーターを推定するには、これらの仮定はどちらもガウスマルコフの定理では必要ありません。OLSモデルの仮説検定で、これがどのように重要であるかがわかります。これらのことから、t検定、F検定、およびより一般的なWald統計のきちんとした公式が得られるからです しかし、それらなしで仮説検定を行うことはそれほど難しくありません。等分散性だけを落とすと、ロバストな標準誤差とクラスター化された標準誤差を簡単に計算できます。正規性を完全に落とす場合は、ブートストラップを使用し、エラー項、尤度比、およびラグランジュ乗数検定の別のパラメーター仕様を指定できます。 多くの人がそもそも満たす必要のない仮定に苦しんでいるのを見るので、このように教えるのは残念です。 より堅牢な手法を簡単に適用できる能力があるのに、なぜこれらの仮定にそれほど重点を置いているのでしょうか?重要なものが欠けていますか?

9
クラスで例を与えるための小さな(実際の)データセット?
入門レベルのクラスを教えるとき、私が知っている教師は、彼らが教えている方法を例示するために、いくつかの数字と物語を発明する傾向があります。 私が好むのは、実数で実話を語ることです。ただし、これらのストーリーは、手動計算を可能にする非常に小さなデータセットに関連付ける必要があります。 このようなデータセットに関する提案は大歓迎です。 小さなデータセットのサンプルトピック: 相関/回帰(基本) ANOVA(1/2の方法) z / tテスト-1対2の非ペアのサンプル 比率の比較-ツーウェイ/マルチウェイテーブル

5
統計的思考を学ぶのに適したゲームですか?
プレイヤーに「統計学者のように考えて」もらうゲームはありますか? たとえば、lightbotを使用すると、「非常に基本的な方法で」「プログラマのように考える」ことができます。エンターテインメントまたは教育用に設計されたゲームはありますか?相関、p値、最小二乗、分散、さまざまな種類の確率分布、平均への回帰などの基本概念に慣れるのに役立つゲームがありますか? 1つの例は、この相関推測ゲームです。 (私はそのようなアプリケーションを開発することを考えているので、私は尋ねています、そして、以前の仕事が存在するものの広い視野を得ようとしています)

10
難しい統計概念について、あなたのお気に入りの素人の説明は何ですか?
複雑な問題の簡単な説明を聞くのは本当に楽しいです。難しい統計概念を説明するお気に入りのアナロジーや逸話は何ですか? 私のお気に入りは、酔っぱらいと彼女の犬を使用した共和分についてのマレーの説明です。マレーは、2つのランダムプロセス(さまよえる酔っ払いと彼女の犬、オリバー)がどのように単位根を持つことができるかを説明します。 酔っぱらいはバーから出発し、ランダムウォーク形式であてもなくさまよう。しかし、彼女は定期的に「オリバー、どこにいるの?」と口調を変え、オリバーは彼の目的のない樹皮へのさまようことを中断します。彼は彼女を聞いた。彼女は彼の声を聞きます。彼は、「ああ、私は彼女をあまりにも遠くに行かせることはできません。彼女は私を締め出すでしょう。「ああ、私は彼にあまりにも遠くまで行かせることはできない。彼は夜中に彼のbarえ声で私を起こすだろう」と彼女は考えます。それぞれが、相手がどれだけ離れているかを評価し、そのギャップを部分的に閉じるように動きます。

7
なぜp値は発見が偶然によるものである確率であると学生に教えるのが悪いのですか?
誰かにp値が確率であることを生徒に教えるのが良い考えではない理由を簡潔に説明してもらえますか(彼らの発見は[偶然]チャンスによる)。私の理解では、p値は確率です(より極端なデータを取得する|帰無仮説は真です)。 私の本当の関心は、それが前者であることを彼らに伝えることの害である(それはそうではないという事実は別として)。

3
ロジスティック回帰の95%信頼区間を手動で計算することと、Rでconfint()関数を使用することに違いがあるのはなぜですか?
皆さん、私は説明できない奇妙なことに気づきました、できますか?要約すると、ロジスティック回帰モデルで信頼区間を計算する手動のアプローチとR関数confint()は異なる結果をもたらします。 Hosmer&LemeshowのApplied Logistic Regression(第2版)を行ってきました。第3章には、オッズ比と95%の信頼区間を計算する例があります。Rを使用すると、モデルを簡単に再現できます。 Call: glm(formula = dataset$CHD ~ as.factor(dataset$dich.age), family = "binomial") Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.734 -0.847 -0.847 0.709 1.549 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) -0.8408 0.2551 -3.296 0.00098 *** as.factor(dataset$dich.age)1 2.0935 0.5285 3.961 7.46e-05 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

10
統計を恐れる学生に教える方法は?
今学期、医学生に統計を教える手助けをしようとしています。 これらの学生が統計を学習することへの恐怖について多くの恐怖物語を聞いたことがあります。 誰もがこの恐怖に対処する方法を提案できますか?(これについて議論している人々へのリンク、またはあなた自身の経験からの提案を提供してください)
33 teaching 

弊社のサイトを使用することにより、あなたは弊社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーを読み、理解したものとみなされます。
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.