Dopo Mio introduzione alle risorse accademiche , questo secondo post spiega come insegnare i concetti statistici di base utilizzando le risorse integrate nel software JMP.
Moduli didattici interattivi
Did you know that JMP has built-in resources for teaching statistics?Did you know that JMP has built-in resources for teaching statistics?Did you know that JMP has built-in resources for teaching statistics?Did you know that JMP has built-in resources for teaching statistics?Sapevi che JMP dispone di risorse integrate per l'insegnamento della statistica? Che cos'è? Dieci "applet demo", sviluppate in JSL, per dimostrare o esplorare concetti statistici come distribuzioni campionarie, intervalli di confidenza, test di ipotesi, regressione o analisi della varianza (ANOVA) e altro ancora.
Dove trovare? In JMP e JMP Pro, aprire il file Menu Guida > Dati di esempio > Script didattici > Moduli didattici interattivi . In JMP Student Edition, aprire il file Menù applet (ulteriori informazioni su JMP Student Edition e sulla sovvenzione a livello scolastico su BlogJMP ).
Come usare? I moduli didattici sono progettati per dimostrazioni interattive in classe, ma possono essere utilizzati anche dagli studenti per esplorare concetti statistici. Molti moduli possono importare dati personalizzati scegliendo un'opzione come "I miei dati/Il mio campione", che li rende applicabili anche a esercizi o valutazioni.
Ogni modulo ha un collegamento a un documento di aiuto in linea, che ne spiega l'utilizzo, tutte le opzioni e molti suggerimenti per dimostrare i concetti statistici nel modo più efficace. Puoi guardare un video tutorial che mostra tutti i moduli nel webinar accademico su richiesta "Utilizzo delle applet di concetto statistico JMP" .
L'applet Dimostrare la regressione, ad esempio, affronta concetti tra cui l'adattamento lineare "migliore ipotesi" rispetto all'adattamento dei minimi quadrati, gli errori residui e della somma dei quadrati, le caratteristiche della popolazione rispetto alle statistiche del campione e l'incertezza. I dati possono provenire da una popolazione normale configurabile, possono essere importati da un set di dati aperto o possono essere creati autonomamente impostando manualmente tutti i punti dati.
Module “Demonstrate Regression” showing sum of squared errors (SSE) and fits for 100 samplesModule “Demonstrate Regression” showing sum of squared errors (SSE) and fits for 100 samplesModule “Demonstrate Regression” showing sum of squared errors (SSE) and fits for 100 samplesModule “Demonstrate Regression” showing sum of squared errors (SSE) and fits for 100 samplesModulo "Dimostra regressione" che mostra la somma degli errori quadrati (SSE) e si adatta a 100 campioni
Altri dimostratori con script possono essere trovati in Aiuto > Script didattici > Dimostrazioni didattiche (ad esempio per dimostrare il valore p, la potenza, la collinearità o la regola di Bayes). Alcune di queste animazioni sono integrate anche nelle piattaforme JMP, ad esempio "Animazione PValue" e "Animazione Power" in Distribuzione > Media test. Potresti anche trovare utili strumenti didattici nella comunità degli utenti JMP, come "Test di permutazione per due medie o mediane" O "Dimostrare la trasformazione di potenza di Box-Cox ."
Calcolatori e simulatori
Che cos'è? I calcolatori sono strumenti basati su script per un pratico calcolo degli intervalli di confidenza, delle dimensioni del campione e dei valori p per vari test di ipotesi. I simulatori sono tabelle di dati JMP con formule salvate, ad esempio per creare dati per mostrare il teorema del limite centrale, simulare lanci di dadi o produrre numeri primitivi.
Calculator Hypothesis Test on MeanCalculator Hypothesis Test on MeanCalculator Hypothesis Test on MeanCalculator Hypothesis Test on MeanTest di ipotesi del calcolatore sulla media
Simulator Central Limit TheoremSimulator Central Limit TheoremSimulator Central Limit TheoremSimulator Central Limit TheoremTeorema del limite centrale del simulatore
Dove trovare? Dati di esempio JMP ( Guida > Dati di esempio > Calcolatrici; Guida > Dati di esempio > Simulazioni ). Tutti gli script della calcolatrice sono disponibili anche come file sorgente JSL se desideri modificarli ( Guida > Dati di esempio > Visualizza un elenco alfabetico di tutti i file di dati di esempio > Calcolatrici ). Per i simulatori, puoi aprire le formule memorizzate nell'editor delle formule facendo clic sul pulsante " +' icone nel pannello Colonne.
Come usare? I calcolatori sono autoesplicativi e abbastanza facili da usare; dì semplicemente ai tuoi studenti dove possono essere trovati. Per creare dati in una tabella dati di simulazione, scegliere Righe > Aggiungi righe... e imposta il numero di righe che desideri aggiungere, in base alla formula per ciascuna colonna. Alcuni simulatori hanno anche degli script memorizzati, per analizzare i nuovi dati eseguendo lo script (fare clic sul triangolo verde).
Bootstrap e simulazione
Che cos'è? Il bootstrap, un metodo di ricampionamento facile da ottenere per testare le distribuzioni campionarie di una statistica, e la simulazione per i test di randomizzazione, un metodo di ricampionamento per testare la significatività, presentano diversi vantaggi: in primo luogo, concetti chiave come le distribuzioni campionarie possono essere introdotti empiricamente senza la necessità di insegnare una teoria estesa come la probabilità.
In secondo luogo, il bootstrap e la simulazione consentono di stimare le statistiche senza conoscere la distribuzione sottostante. ( Vedi anche Hesterberg, T. (1998): “Simulazione e bootstrap per la didattica della statistica” . In ASA: Atti della sezione sull'educazione statistica, 44 - 52.)
Dove trovare: In JMP Pro, fornito con ogni licenza di sito accademico, Bootstrap e Simulate sono a portata di clic (nascosto). In quasi tutti i report JMP, gli studenti possono semplicemente fare clic con il pulsante destro del mouse sulle statistiche di interesse e selezionarle Bootstrap O Simulare .
Come usare? Il bootstrap richiede il numero di campioni di bootstrap* e crea una nuova tabella di dati, incluse le statistiche per il campione originale (riga esclusa) e per tutti i campioni di bootstrap. JMP aggiunge uno script di distribuzione alla nuova tabella dati che mostra i limiti di confidenza empirica a diversi livelli.
La simulazione richiede la preparazione di una colonna formula utilizzando il ricampionamento con sostituzione, che verrà inserita per una colonna nominale esistente. Per una demo dettagliata di Simulate, guarda il webinar accademico Metodi di ricerca avanzati con JMP .
*Esistono molte altre opzioni, ma come regola generale, mantenere attentamente le impostazioni predefinite impostate da JMP. Per ulteriori informazioni, fare riferimento alla Guida di JMP.
Two-sample t-test: Original estimate (red line) of the difference between the means and empirical (simulated) p-values and confidence intervalsTwo-sample t-test: Original estimate (red line) of the difference between the means and empirical (simulated) p-values and confidence intervalsTwo-sample t-test: Original estimate (red line) of the difference between the means and empirical (simulated) p-values and confidence intervalsTwo-sample t-test: Original estimate (red line) of the difference between the means and empirical (simulated) p-values and confidence intervalsTest t a due campioni: stima originale (linea rossa) della differenza tra le medie e i valori p empirici (simulati) e gli intervalli di confidenza
IL prossimo articolo presenta risorse per insegnare metodi statistici, ad esempio, per l'analisi multivariata, la modellazione predittiva o la progettazione di esperimenti.
Clicca per vedere gli altri post in questa serie sull'insegnamento con JMP .
