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Erstellung und Interpretation grundlegender Statistiken

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So geht's:

• Betrachten Sie Boxplots und Statistiken, wie sie ursprünglich von Mary Eleanor Spear vorgeschlagen wurden, um Informationen über Bevölkerungsgruppen darzustellen.
  • Untersuchen Sie, wie Boxplots Informationen über die zentrale Tendenz und die Streuung von Daten unabhängig von ihrer zugrunde liegenden Verteilung grafisch darstellen.
  • Verwenden Sie JMP, um ein Boxplot zu erstellen, um die Datenverteilung zu verstehen und einige Statistiken für die Gerstenproteindaten zu generieren.

  • Interpretieren Sie JMP 16 und spätere Kerbboxplots, bei denen JMP anstelle einer Kerbe eine horizontale Linie für den Median verwendet und zusätzlich eine Mittelwertraute für den Mittelwert hinzufügt.

• Verwenden Sie den t-Test nach Student, wie er erstmals von Sealy Gosset vorgestellt wurde, um festzustellen, ob sich ein Mittelwert von einem Zielwert unterscheidet oder ob zwei Mittelwerte statistisch gleich sind, beispielsweise wenn Getreideproben aus verschiedenen Chargen den gleichen (akzeptablen) Proteingehalt wie ein Zielwert aufweisen.
• Führen Sie eine explorative Datenanalyse (EDA) durch, wie sie von John Tukey kodifiziert und verfeinert wurde, um Daten mit potenziellen Zusammenhängen zu untersuchen und Statistiken zu analysieren, die zum Verständnis dieser Zusammenhänge beitragen.

Barley Box PlotGersten-BoxdiagrammGersten-Boxdiagramm

Petal Length vs WidthBlütenblattlänge im Vergleich zur BreiteBlütenblattlänge im Vergleich zur Breite

Ressourcen

• Boxplots
• JMP Statistik-Wissensportal – kostenloser Online-Kurs in Grundlagen der Statistik

Grundlagen der Datenanalyse und ModellierungDatenexploration und -visualisierung