Stat Final Guide 1-810111213

Stat Final Guide 1-810111213 - Stat103 Textbook Notes...

Info iconThis preview shows pages 1–3. Sign up to view the full content.

View Full Document Right Arrow Icon
Stat103 Textbook Notes Chapter One – The Nature of Statistics 1. RANDOM SAMPLING: A POLITICAL POLL π  = P +  sampling allowance (how well is  π estimated by P?)    confidence  interval 95% confidence interval:  π  = P +  1.96  ( - ) P 1 P n  where  π  and P are the  population and sample proportions, and n is the sample size o A confidence interval can be made more precise by increasing the sample  size Inductive reasoning  – using an observed sample to make a statement about  the unknown population (small   big) Deductive reasoning  – arguing in the reverse direction; from a known  population to the unknown sample (big   small) Why sample? [1] limited resources [2] scarcity/availability [3] destructive  testing [4] sampling may be more accurate (possibility of errors in testing a  large number) o 1-2 RANDOMIZED EXPERIMENTS: TESTING A HOSPITAL  ROUTINE Random assignment  initially removes/neutralizes all confounding factors at  once Blind –  Treatment/control groups must not only be initially created equal,  but also kept equal (i.e. doctor shouldn’t know who was given treatment) Double - blind  – when even the subjects are kept blind (i.e. use of a  placebo ) 1
Background image of page 1

Info iconThis preview has intentionally blurred sections. Sign up to view the full version.

View Full Document Right Arrow Icon
o 1-3 OBSERVATIONAL STUDIES VS. RANDOMIZED  EXPERIMENTS Observational studies  – less rigorous study of observing how a treatment  worked on those who happened to have gotten it: sometimes randomization is  [1] not possible [2] not practical [3] not done, even when practical o Multiple regression analysis (regression) –  In order to reduce the  bias in observational studies, we can record whatever confounding factors  we can and analyze the data in a compensated way that gives us more or  less the same answer as if we held them constant Often wise to start with observational studies using multiple regression, then  confirm with randomized experiments Simpson’s Paradox  – what is true for the parts may not be true for the  whole Chapter Two – Descriptive Statistics o 2-1 FREQUENCY TABLES AND GRAPHS discrete random variable  takes on a countable number of values, but not  the continuous set of values in between (ex: integers)… a  continuous  variable  has possible values that vary continuously (ex: 64, 64.2343…, 65  inches) Frequency table/graph  uses dots/strokes to keep a running tally of X Relative frequency distribution  is frequency/n, shown again with  dots/strokes and a different vertical scale, this time with percentages (rather  than individuals) In the case of continuous variables, a frequency graph shows the frequency of 
Background image of page 2
Image of page 3
This is the end of the preview. Sign up to access the rest of the document.

{[ snackBarMessage ]}

Page1 / 26

Stat Final Guide 1-810111213 - Stat103 Textbook Notes...

This preview shows document pages 1 - 3. Sign up to view the full document.

View Full Document Right Arrow Icon
Ask a homework question - tutors are online