Glosarium
Halaman ini menyediakan glosarium semua istilah dan konsep statistik yang tersedia di Statorials.
#
MEMILIKI
- Rasio odds yang disesuaikan
- Keuntungan dan Kerugian Menggunakan Mean
- Keuntungan dan Kerugian Menggunakan Median
- Keuntungan dan Kerugian Menggunakan Deviasi Standar
- Bias agregasi
- Hipotesis alternatif
- ANOVA vs regresi
- ANOVA dengan atau tanpa replikasi
- ANOVA dengan ukuran sampel yang tidak sama
- Variabel sebelumnya
- Pemeriksaan bias
- Asumsi varians yang sama
- Asumsi kemerdekaan
- Asumsi normalitas
- Asumsi ANOVA
- Asumsi MANOVA
- Asumsi Regresi Linier
- Asumsi Regresi Logistik
- Asumsi Regresi Linier Berganda
- Asumsi uji t berpasangan
- Asumsi Korelasi Pearson
- Asumsi ANOVA Pengukuran Berulang
- hipotesis uji-t
- Risiko yang dapat diatribusikan
B
- Petak batang dan daun yang saling membelakangi
- Seleksi mundur
- Presisi yang seimbang
- Desain seimbang atau tidak seimbang
- Uji Bartlett untuk homogenitas varians
- Prosedur Benjamini-Hochberg
- bias Berkson
- Bernoulli vs distribusi binomial
- tingkat beta
- Distribusi bimodal
- Asumsi distribusi binomial
- Eksperimen binomial
- Distribusi binomial atau geometri
- Distribusi Binomial dan Distribusi Poisson
- Analisis bivariat
- Lapangan Hambar-Altman
- Pemblokiran
- Koreksi Bonferroni
- Persentase plot kotak
- Perbedaan Bray-Curtis
- Skor yang lebih brier
VS
- Statistik C dari model regresi logistik
- Hitung nilai P secara manual dari skor Z
- Hitung koefisien korelasi Pearson secara manual
- Hitung R-kuadrat dengan tangan
- Hitung rata-rata dari tabel frekuensi
- Hitung median dari tabel frekuensi
- Hitung mode dari tabel frekuensi
- Hitung persentil dari mean dan deviasi standar
- Bisakah Z-Score menjadi negatif?
- Bisakah kurtosis menjadi negatif?
- Apakah variansnya bisa negatif?
- Efek sisa
- Kasus dalam statistik
- Distribusi kategoris
- Variabel kategoris dan kuantitatif
- Efek langit-langit
- Bias tendensi sentral
- Tes chi-kuadrat tangan
- Uji chi kuadrat vs ANOVA
- Pilih variabel mana yang akan ditempatkan pada sumbu X dan sumbu Y
- Pengujian makanan
- Batasan kelas
- Interval kelas
- Batasan kelas
- Titik Tengah Kelas
- Ukuran kelas
- Pengambilan sampel cluster atau pengambilan sampel bertingkat
- uji Q Cochran
- Koefisien variasi versus deviasi standar
- Peristiwa yang komprehensif secara kolektif
- Membandingkan Plot Kotak
- Perbandingan histogram
- Perbandingan kurva ROC
- Perbandingan skor Z dari distribusi yang berbeda
- Variabel konseptual
- Variabel yang menyertainya
- Validitas pesaing
- Distribusi bersyarat
- Frekuensi relatif bersyarat dalam tabel dua arah
- Kondisi teorema limit pusat
- Contoh Soal Confidence Interval
- Interval kepercayaan untuk rasio odds
- Interval kepercayaan untuk risiko relatif
- Interval kepercayaan untuk intersep regresi
- Interval kepercayaan untuk kemiringan regresi
- Interval kepercayaan menggunakan distribusi F
- Tingkat kepercayaan versus interval kepercayaan
- Privasi vs. anonimitas
- Variabel perancu
- Asumsi varians konstan
- Validitas konten
- Koreksi kontinuitas
- Ubah skor Z menjadi skor mentah
- Korelasi antar variabel kategori
- Korelasi antara variabel kontinu dan kategorikal
- Korelasi vs asosiasi
- Korelasi vs regresi
- Kovariat
- Validitas kriteria
- Kriteria variabel
- Desain Panel Offset Silang
- Kurva sisa
- Regresi lengkung
D
- Pohon Keputusan vs. Hutan Acak
- Derajat kebebasan untuk uji T apa pun
- Menentukan varians yang sama atau tidak sama dalam uji-t
- Tentukan apakah distribusi probabilitas valid
- Menentukan variabel signifikan dalam model regresi
- Data yang menenangkan
- Variabel dikotomis
- Perbedaan ANOVA, ANCOVA, MANOVA dan MANCOVA
- Peristiwa yang terpisah-pisah
- Peristiwa yang terpisah-pisah atau independen
- Uji Q Dixon untuk outlier
- Apakah hubungan sebab akibat menyiratkan korelasi?
- Plot titik dan histogram
- Plot Titik: Cara Mencari Mean, Median, dan Modus
- Variabel Dummy dalam Analisis Regresi
- Perangkap variabel tiruan
- Tes Durbin–Watson
E
- Masalah dalam mempraktikkan aturan praktis
- Variabel endogen dan eksogen
- Distribusi Erlang
- Propagasi kesalahan
- Memperkirakan mean dan median histogram
- Mode estimasi histogram
- Memperkirakan deviasi standar histogram
- Eta kuadrat
- Contoh ANOVA dalam Kehidupan Nyata
- Contoh Data Bivariat di Kehidupan Nyata
- Contoh Teorema Limit Sentral dalam Kehidupan Nyata
- Contoh Uji Chi Kuadrat di Kehidupan Nyata
- Contoh Analisis Cluster dalam Kehidupan Nyata
- Contoh Probabilitas Bersyarat dalam Kehidupan Nyata
- Contoh Interval Keyakinan dalam Kehidupan Nyata
- Contoh Korelasi Tidak Menyiratkan Sebab-Akibat
- Contoh Korelasi dalam Kehidupan Nyata
- Contoh Nilai yang Diharapkan dalam Kehidupan Nyata
- Contoh Pengujian Hipotesis dalam Kehidupan Nyata
- Contoh Regresi Linier dalam Kehidupan Nyata
- Contoh Regresi Logistik dalam Kehidupan Nyata
- Contoh Mean, Median, dan Modus dalam Kehidupan Nyata
- Contoh kurangnya korelasi antar variabel
- Contoh Pencilan dalam Kehidupan Nyata
- Contoh distribusi yang condong positif
- Contoh Probabilitas dalam Kehidupan Nyata
- Contoh Distribusi Kecondongan Negatif
- Contoh Variabel Acak dalam Kehidupan Nyata
- Contoh korelasi palsu dalam kehidupan nyata
- Contoh Deviasi Standar dalam Kehidupan Nyata
- Contoh penggunaan statistika dalam kehidupan nyata
- Contoh Tes T dalam Kehidupan Nyata
- Contoh Distribusi Binomial dalam Kehidupan Nyata
- Contoh Distribusi Eksponensial dalam Kehidupan Nyata
- Contoh Distribusi Geometris dalam Kehidupan Nyata
- Contoh Distribusi Normal dalam Kehidupan Nyata
- Contoh Distribusi Poisson dalam Kehidupan Nyata
- Contoh distribusi seragam dalam kehidupan nyata
- Contoh Z Score dalam Kehidupan Nyata
- Frekuensi yang diharapkan
- Nilai yang diharapkan relatif terhadap rata-rata
- Nilai yang diharapkan dari X^2
- Nilai yang diharapkan dari X^3
- Kesenjangan menjelaskan
- Variabel asing
F
- Skor F1 versus akurasi
- ANOVA Faktorial
- Tingkat kesalahan di tingkat keluarga?
- Temukan area di sebelah kiri skor Z
- Temukan area di sebelah kanan skor Z
- Temukan mean dari beberapa deviasi standar
- Temukan pusat dan penyebaran sebidang titik
- Temukan koefisien korelasi dari R2
- Temukan persamaan regresi linier dari tabel
- Temukan outlier menggunakan rentang interkuartil
- Menemukan probabilitas berdasarkan mean dan deviasi standar
- Menemukan probabilitas dari skor Z
- Temukan kuartil dalam kumpulan data yang panjangnya genap dan ganjil
- Temukan skor Z di area tertentu
- Faktor koreksi untuk populasi terbatas
- Perbedaan Fisher yang paling tidak signifikan
- Transformasi Fisher Z
- Efek tanah
- Seleksi sebelumnya
G
H
- Pagar
- Data berdimensi tinggi
- Bagaimana pengaruh outlier terhadap mean?
- Bagaimana menafsirkan R-squared yang disesuaikan
- Bagaimana menafsirkan interval kepercayaan yang mengandung nol
- Bagaimana menafsirkan V Cramer
- Bagaimana menginterpretasikan nilai F dan nilai P dalam ANOVA
- Cara menginterpretasikan nilai F dalam ANOVA dua arah
- Bagaimana menafsirkan rentang interkuartil
- Bagaimana menafsirkan koefisien regresi logistik
- Bagaimana menafsirkan intersep regresi logistik
- Bagaimana menafsirkan nilai MAPE
- Bagaimana menafsirkan margin kesalahan
- Bagaimana menafsirkan nilai AIC negatif
- Cara menginterpretasikan nilai P dalam regresi linier
- Bagaimana menafsirkan risiko relatif
- Bagaimana menafsirkan kesalahan standar sisa
- Bagaimana menafsirkan kesalahan akar rata-rata kuadrat (RMSE)
- Bagaimana menafsirkan asimetri
- Bagaimana menafsirkan standar deviasi nol
- Cara membaca plot kotak dengan outlier
- Cara membaca matriks korelasi
- Cara membaca matriks kovarians
- Cara membaca grafik semi logaritma
- Cara melaporkan hasil chi square
- Cara melaporkan interval kepercayaan
- Bagaimana melaporkan Cronbach’s Alpha
- Cara Melaporkan Hasil Tes Fisher yang Akurat
- Cara melaporkan hasil ANOVA satu arah
- Cara melaporkan hasil ANOVA dua arah
- Bagaimana melaporkan pengukuran berulang hasil ANOVA
- Cara melaporkan hasil regresi logistik
- Bagaimana melaporkan rasio odds
- Cara melaporkan nilai P
- Bagaimana melaporkan korelasi Pearson
- Cara melaporkan hasil regresi
- Cara melaporkan kemiringan dan kurtosis
- Bagaimana melaporkan korelasi Spearman
- Cara melaporkan hasil uji T
- Cara menggunakan plot QQ untuk memeriksa normalitas
- Cara Menulis Kesimpulan Interval Keyakinan
- Cara Menulis Kesimpulan Pengujian Hipotesis
- Cara menulis hipotesis nol
- Pengujian hipotesis versus interval kepercayaan
SAYA
- iid Variabel acak
- Pentingnya rata-rata
- Pentingnya median
- Pentingnya mode
- Pentingnya jangkauan
- Pentingnya deviasi standar
- Pentingnya statistik dalam akuntansi
- Pentingnya statistik dalam bisnis
Pentingnya statistik dalam perekonomian - Pentingnya statistik dalam pendidikan
- Pentingnya statistik di bidang keuangan
- Pentingnya Statistik dalam Pelayanan Kesehatan
- Pentingnya Statistika dalam Keperawatan
- Pentingnya statistik dalam psikologi
- Pentingnya statistik dalam penelitian
- Tingkat kejadian
- Inferensi vs. Prediksi
- Pengamatan yang berpengaruh
- Variabel instrumental
- Intersep dalam model regresi
- Konsistensi internal
- Interpolasi vs ekstrapolasi
- Menafsirkan Cohen d
- Interpretasi nilai log-likelihood
- Menafsirkan penyimpangan nol dan sisa
- Interpretasi nilai P lebih besar dari 0,05
- Interpretasi nilai P kurang dari 0,001
- Interpretasi nilai P kurang dari 0,01
- Interpretasi nilai P kurang dari 0,05
- Interpretasi nilai P sama dengan 0,000
- Interpretasi kurva ROC
- Interpretasi skor Z
- Rentang interkuartil versus deviasi standar
- Rentang interkuartil dari plot kotak
- Variabel intervensi
- Keandalan antar penilai
- Koefisien korelasi intrakelas
- Distribusi normal terbalik
- Apakah usia merupakan variabel diskrit atau kontinu?
- Apakah usia merupakan variabel kualitatif atau kuantitatif?
- Apakah usia merupakan variabel interval atau rasio?
- Apakah waktu merupakan interval atau rasio variabel?
- Apakah rentang antarkuartil (IQR) dipengaruhi oleh outlier?
J.
K
L
- Pengkodean label atau pengkodean one-hot
- Status sampel besar
- Hukum probabilitas total
- Histogram miring ke kiri
- Distribusi miring ke kiri atau ke kanan
- Tes Ekor Kiri vs. Tes Ekor Kanan
- Tingkat variabel independen
- Tes Ljung-Box
- Regresi logistik vs regresi linier
- Distribusi ekor panjang
- Data panjang atau lebar
- Variabel tersembunyi
M
- Buat histogram dari tabel frekuensi
- Cp dari mauve
- Variabel yang dimanipulasi
- Distribusi marjinal
- Rata-rata marjinal
- Margin kesalahan dibandingkan dengan kesalahan standar
- Margin kesalahan versus interval kepercayaan
- Pengambilan sampel variasi maksimum
- Rata-rata distribusi probabilitas
- Rata-rata dan deviasi standar data yang dikelompokkan
- Median plot kotak
- Median data yang dikelompokkan
- Properti tanpa memori
- Ukuran sampel minimum untuk uji-t
- Tingkat kesalahan klasifikasi
- MLE untuk pemerataan distribusi
- MLE untuk distribusi Poisson
- Mode data massal
- Moderasi variabel
- Skor Z yang dimodifikasi
- Hubungan yang monoton
- Masalah Monty Hall
- Saya oleh Moran
- UMK vs. RMSE
- Distribusi multimoda
- Koefisien multinomial
- Tes multinomial
- Beberapa R versus R-kuadrat
- Pengambilan sampel multi-tahap
- Peristiwa yang saling inklusif atau saling eksklusif
BUKAN
- Regresi binomial negatif vs Poisson
- ANOVA Bersarang
- Model bersarang
- bias Neymar
- Contoh hubungan nonlinier
- Bias non-respons
- Perkiraan normal
- Distribusi normal vs distribusi t
- Distribusi Normal vs Distribusi Normal Standar
- Distribusi normal vs distribusi seragam
- Normalisasikan data antara -1 dan 1
- Normalisasikan data antara 0 dan 1
- Normalisasikan data antara 0 dan 100
- Hipotesis nol untuk model ANOVA
- Hipotesis Nol untuk Regresi Linier
- Hipotesis Nol untuk Regresi Logistik
- Nomor yang dibutuhkan untuk menyakiti
Oh
- Pengamatan
- Perhatikan bias
- Rasio odds versus risiko relatif
- Bias variabel dihilangkan
- Tes omnibus
- Contoh soal uji T
- Interval kepercayaan satu sisi
- Contoh soal pengujian satu sisi
- ANOVA satu arah atau dua arah
- ANOVA tindakan satu arah atau berulang
- Distribusi terbuka
- Efek pesanan
- Hasil vs. Peristiwa
P.
- Nilai-P versus Alfa
- Data Berpasangan
- Uji t berpasangan atau tidak berpasangan
- Uji t berpasangan tangan
- Keandalan bentuk paralel
- Parameter yang menarik
- Model yang pelit
- Parsial eta kuadrat
- Uji F parsial
- Koefisien regresi parsial
- Koefisien Korelasi Pearson
- Residu Pearson
- Persentil, kuartil dan kuantil
- Peringkat persentil untuk data yang dikelompokkan
- Multikolinearitas sempurna
- Koefisien Phi
- Jejak Pillai
- Perkiraan poin
- Interval kepercayaan Poisson
- Asumsi distribusi Poisson
- Poisson vs distribusi normal
- Deviasi standar berkerumun
- Penyimpangan berkerumun
- Proporsi populasi
- Standar deviasi populasi dari sampel
- Nilai prediksi positif versus sensitivitas
- Kesalahan prediksi
- Prediksi dengan regresi linier
- Validitas prediktif
- Statistik PERS
- Prevalensi
- Probabilitas pra-tes dan pasca-tes
- Probabilitas A dan B
- Probabilitas A diberikan B
- Probabilitas A atau B
- Peluang muncul paling sedikit satu gambar dalam pelemparan koin
- Kemungkinan “setidaknya satu” keberhasilan
- Kemungkinan “setidaknya dua” keberhasilan
- Kemungkinan “setidaknya tiga” keberhasilan
- Probabilitas baik A maupun B
- Kemungkinan pelemparan ganda dengan dadu
- Fungsi massa
- Probabilitas vs. Proporsi
- Replikasi semu
Q
MEMILIKI.
- R versus R-Square
- Indeks Rand
- Pengacakan
- Ruang lingkup plot kotak
- Aturan praktis ruang lingkup
- Rentang versus rentang interkuartil
- Rentang versus deviasi standar
- Pilihan acak atau tugas acak
- Rentang data yang dikelompokkan
- Data mentah
- Pemeran Rayleigh
- Bias referensi
- Regresi melalui titik asal
- Regresor
- Hubungan antara mean dan deviasi standar
- Distribusi frekuensi relatif
- Analisis Keandalan
- Residu
- Residu dalam ANOVA
- Plot sisa: plot baik dan buruk
- Bagan Residual dan Leverage
- Jalur sisa: cara membuatnya dengan tangan
- Kesenjangan sisa
- Statistik resistensi
- Pembatasan jangkauan
- Membalikkan kausalitas
- Pengkodean terbalik
- Histogram miring ke kanan
- RMSE vs. R-kuadrat
- RMSE vs. MAE
S
- Rata-rata sampel versus rata-rata populasi
- Rata-rata sampel versus proporsi sampel
- Ukuran sampel dan margin kesalahan
- Ruang sampel
- Varians sampel versus varians populasi
- Variabilitas pengambilan sampel
- Pengambilan sampel dengan penggantian atau tanpa penggantian
- Pemulihan hubungan Satterthwaite
- Efek urutan
- Indeks Keanekaragaman Shannon
- Bentuk histogram
- Indeks Keanekaragaman Simpson
- Asimetri dalam plot kotak
- rumus Slovin
- Pengambilan Sampel Bola Salju
- D. Somer
- Rumus Spearman-Brown
- Keandalan terbagi dua
- Standardisasi vs normalisasi
- Deviasi standar dari distribusi probabilitas
- Deviasi standar dari kesalahan standar
- Kesalahan standar estimasi
- Kesalahan standar pengukuran
- Kesalahan standar kemiringan regresi
- Kesalahan standar proporsi
- Residu yang terstandarisasi
- Statistik Tes Standar
- Koefisien regresi terstandarisasi dan tidak terstandarisasi
- Skor Stanin
- Ahli Statistik vs. Ilmuwan Data
- Statistik vs. Analisis
- Statistik vs. Biostatistik
- Statistika vs ekonometrika
- Statistik vs Probabilitas
- Plot Batang dan Daun: Cara Mencari Mean, Median, dan Modus
- Aturan Sturges
- Kondisi lulus/gagal
- Jumlah kuadrat dalam ANOVA
- Jumlah kuadrat dalam regresi: SST, SSR, SSE
- Sxx dalam statistik
- Sxy dalam statistik
- Distribusi simetris
- Histogram simetris
T
- t Nilai Alfa/2
- Skor-T vs. Skor-Z
- korelasi uji-t
- uji-t dalam regresi linier
- uji-t dengan ukuran sampel yang tidak sama
- Nilai T versus nilai P
- Reliabilitas Tes Ulang
- Masalah variabel ketiga
- Sosialisasi pengobatan
- Distribusi segitiga
- Berarti dipangkas
- Data terpotong dan disensor
- Tukey vs. Bonferroni vs. Scheffe
- Pengambilan sampel cluster dua tahap
- Contoh soal tes dua sisi
- Jenis Regresi Logistik
- Jenis regresi
kamu
- Bias yang kurang dihitung
- Memahami bentuk distribusi binomial
- Distribusi frekuensi tidak dikelompokkan
- Distribusi unimodal
- Analisis univariat
- Analisis univariat atau multivariat
- Pagar atas dan bawah
V
- Set validasi dan set pengujian
- Varians dari distribusi probabilitas
- Variasi data yang dikelompokkan
- Sampel respons sukarela
W
- Apa arti nilai F yang tinggi pada ANOVA?
- Apa yang dianggap sebagai akurasi yang baik untuk model pembelajaran mesin?
- Apa yang dianggap sebagai nilai AIC yang baik?
- Apa yang dianggap sebagai skor AUC yang baik?
- Berapa interval kepercayaan yang baik?
- Apa yang dianggap sebagai nilai bagus untuk MAPE?
- Apa yang dianggap sebagai koefisien variasi yang baik?
- Apa yang dianggap sebagai skor F1 yang bagus?
- Apa yang dianggap sebagai nilai RMSE yang baik?
- Apa yang dianggap sebagai deviasi standar yang baik?
- Apa yang dianggap sebagai deviasi standar rendah?
- Apa yang dianggap sebagai korelasi kuat?
- Apa yang dianggap sebagai korelasi lemah?
- Berapa nilai R-kuadrat yang bagus?
- Apa perbedaan antara uji T dan ANOVA?
- Kapan harus menolak hipotesis nol
- Kapan harus menghapus outlier dalam data
- Kapan menggunakan uji chi-kuadrat
- Kapan Menggunakan Plot Kotak
- Kapan menggunakan korelasi
- Kapan menggunakan skala logaritmik
- Kapan menggunakan mean versus median
- Kapan menggunakan regresi polinomial
- Kapan Menggunakan Regresi Ridge & Lasso
- Kapan Menggunakan Korelasi Peringkat Spearman
- Kapan menggunakan s/sqrt(n) dalam statistik
- Memprioritaskan data
- Variasi dalam kelompok atau antar kelompok dalam ANOVA