 Data Analysis In Biology an der University Of Zürich | Karteikarten & Zusammenfassungen

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TESTE DEIN WISSEN

how can we interpret linear regression with n data pointsvwith the help of linear algebra?

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TESTE DEIN WISSEN

as an equation system with n equations

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TESTE DEIN WISSEN

scopes of statistical analysis

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TESTE DEIN WISSEN
• Prediction(extrapolation), interpolation
• Explanation: determination of impotant varables
• Estimation of parameters and quantifying the uncertainty
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TESTE DEIN WISSEN

coefficient of determination : R^2

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TESTE DEIN WISSEN

the squared correlation between the independant and the dependant variable (x &y)

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TESTE DEIN WISSEN

Data analysis must be:

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efficient , consistent, repeateable, reliable, robust, persitstenr shareable, scaleable

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linear regression: names for X

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• independant-
• explanatory-
• regressor-

variable

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linear regression names forY

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TESTE DEIN WISSEN
• dependant
• outcome
• response

variable

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TESTE DEIN WISSEN

types of grapphs

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• Scatterplots
• histograms
• Boxplots
• conditional density plots
• coplots
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TESTE DEIN WISSEN

what do we do before we make a linear regression

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TESTE DEIN WISSEN
• define the question we want to answer
• plot the data
• and look if there is most likely a linear relationship
• calculate the degrees of freedom
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TESTE DEIN WISSEN

when see a negative correlation between for example spending in healthcare and child mortality, does that mean healthcare spending decreases child mortality?

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TESTE DEIN WISSEN

No correlation doesn't imply causation.

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TESTE DEIN WISSEN

when can we say something about causation

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TESTE DEIN WISSEN

only when we know under which circumstances the data has been collected.

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TESTE DEIN WISSEN

covariate

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TESTE DEIN WISSEN

other explanatory variable

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TESTE DEIN WISSEN

purpose of statistical data analysis

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TESTE DEIN WISSEN

understand how the real world works, thanks to symplifying assumptions

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## Beispielhafte Karteikarten für deinen data analysis in biology Kurs an der University of Zürich - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:

how can we interpret linear regression with n data pointsvwith the help of linear algebra?

A:

as an equation system with n equations

Q:

scopes of statistical analysis

A:
• Prediction(extrapolation), interpolation
• Explanation: determination of impotant varables
• Estimation of parameters and quantifying the uncertainty
Q:

coefficient of determination : R^2

A:

the squared correlation between the independant and the dependant variable (x &y)

Q:

Data analysis must be:

A:

efficient , consistent, repeateable, reliable, robust, persitstenr shareable, scaleable

Q:

linear regression: names for X

A:
• independant-
• explanatory-
• regressor-

variable

Q:

linear regression names forY

A:
• dependant
• outcome
• response

variable

Q:

types of grapphs

A:
• Scatterplots
• histograms
• Boxplots
• conditional density plots
• coplots
Q:

what do we do before we make a linear regression

A:
• define the question we want to answer
• plot the data
• and look if there is most likely a linear relationship
• calculate the degrees of freedom
Q:

when see a negative correlation between for example spending in healthcare and child mortality, does that mean healthcare spending decreases child mortality?

A:

No correlation doesn't imply causation.

Q:

when can we say something about causation

A:

only when we know under which circumstances the data has been collected.

Q:

covariate

A:

other explanatory variable

Q:

purpose of statistical data analysis

A:

understand how the real world works, thanks to symplifying assumptions ### Erstelle und finde Lernmaterialien auf StudySmarter.

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