Inleiding van het vak:
● Lectures: On campus / Online / Video recording
● Preparatory Assignment: Submit and reflect in canvas
● Tutorials: For your support and in class progress check (you can miss max 3
tutorials)
● Exam: Knowledge and skills
Hoorcolleges worden gelivestreamd en opgenomen
Toetsselectie tabel:
,De Grondslagen van inferentiële statistiek
,Hoorcollege 1: Introductie tot statistisch redeneren
Redeneren in statistiek
→ Knowledge (Basic understanding of concepts - mee kunnen praten over de
onderwerpen)
- Identificeer
- Beschrijf
→ Skills (Ability to work with statistical tools - deze periode tools uitbreiden)
- Vertaal
- Interpreteer
- Lees
- Compute
→ Understanding
- Uitleggen waarom
- Uitleggen hoe
→ Statistisch denken
- Apply (Welke methode past bij bepaalde situatie)
- Critique (Kritiek kunnen leveren op werk van anderen - OOK betrekking op jezelf)
- Evaluate (Waarde van werk kunnen schatten - Hoe beoordeel je de een hoger dan
de ander)
- Generalize (Hoe je statistisch denken kan generaliseren naar de buitenwereld)
Empirische Cyclus
Componenten
- Observation = Idee voor de hypothese
- Inductie = Algemene regel / hypothese
- Deductie = Verwachting / operationalisatie
- Toetsing = Test hypothese / vergelijk data tot verwachting
- Evaluatie = Interpreteer de resultaten ten opzichte van de hypothese
2.1 The empirical cycle | Quantitative methods | The Scientific Method | UvA
Binomiale verdeling
= een kansverdeling die beschrijft hoeveel keer een bepaald resultaat voorkomt in een vast
aantal herhalingen van een experiment
1. Er is een vast aantal: n onafhankelijke proeven (bijvoorbeeld 10 keer een munt
opgooien).
2. Elke proef heeft slechts twee mogelijke uitkomsten: "succes" of "falen" (bijv. kop of
munt).
3. De kans op succes, p, blijft voor elke proef hetzelfde.
4. De kans op falen is dan q = 1 - p.
Voorbeeld:
Stel je gooit 5 keer met een munt (n=5), en je noemt "kop" een succes (p=0.5).
De kans op precies 3 keer kop is: ongeveer 31,25%.
Opfrissing meetwaardes: https://en.wikipedia.org/wiki/Level_of_measurement
, VO1: Aantekeningen
1.1
Inferentiële statistiek
→ biedt technieken om uitspraken te doen over een grotere verzameling waarnemingen op
basis van gegevens die zijn verzameld uit een kleinere verzameling waarnemingen
- De grotere verzameling waarnemingen waarover we een uitspraak willen doen, wordt
de populatie genoemd.
- De kleinere verzameling wordt een steekproef genoemd.
- We willen een uitspraak over de steekproef generaliseren naar een uitspraak over de
populatie waaruit de steekproef is getrokken.
1.2
Steekproef Statistiek
Steekproefstatistiek: een waarde die een kenmerk van de steekproef beschrijft (aantal gele
snoepjes in een zakje) → stochastische variabele
We noemen de verdeling van de uitkomstscores van zeer veel steekproeven een
steekproevenverdeling
- De steekproevenverdeling vertelt ons alle mogelijke steekproeven die we hadden
kunnen trekken.
Frequenties omgezet in proporties → kansverdeling = waarschijnlijkheid voor elke uitkomst
van de steekproef
Discrete kansverdeling = beperkt aantal uitkomsten mogelijk
Steekproefgrootheid (sample statistic): een waarde die een kenmerk van de steekproef
beschrijft → berekent uit de gegevens van een steekproef
Voorbeelden van steekproefgrootheden zijn:
● Het steekproefgemiddelde (het gemiddelde van de steekproef).
● De steekproefproportie (bijvoorbeeld het percentage mannen in de steekproef).
● De steekproefvariantie of -standaarddeviatie (maat voor spreiding in de steekproef).
Belangrijk onderscheid:
● Een steekproefgrootheid bereken je uit de steekproef.
● Een populatieparameter beschrijft de hele populatie, maar is vaak onbekend.
Dus: een steekproefgrootheid is onze schatting van een populatieparameter.
De verwachte waarde (expecting value) = het gemiddelde van de steekproevenverdeling
van een willekeurige variabele.
Een steekproef statistiek wordt een zuivere schatter van de populatie statistiek genoemd
als de verwachte waarde gelijk is aan de populatie statistiek
Populatiestatistiek = parameter
● Manier waarop we steekproef statistiek berekenen aanpassen om een zuivere
schatter te krijgen
- standaarddeviatie/variantie
Representatieve steekproef = een steekproef waarbij de variabelen in de steekproef op
dezelfde manier verdeeld zijn als in de populatie
● Lectures: On campus / Online / Video recording
● Preparatory Assignment: Submit and reflect in canvas
● Tutorials: For your support and in class progress check (you can miss max 3
tutorials)
● Exam: Knowledge and skills
Hoorcolleges worden gelivestreamd en opgenomen
Toetsselectie tabel:
,De Grondslagen van inferentiële statistiek
,Hoorcollege 1: Introductie tot statistisch redeneren
Redeneren in statistiek
→ Knowledge (Basic understanding of concepts - mee kunnen praten over de
onderwerpen)
- Identificeer
- Beschrijf
→ Skills (Ability to work with statistical tools - deze periode tools uitbreiden)
- Vertaal
- Interpreteer
- Lees
- Compute
→ Understanding
- Uitleggen waarom
- Uitleggen hoe
→ Statistisch denken
- Apply (Welke methode past bij bepaalde situatie)
- Critique (Kritiek kunnen leveren op werk van anderen - OOK betrekking op jezelf)
- Evaluate (Waarde van werk kunnen schatten - Hoe beoordeel je de een hoger dan
de ander)
- Generalize (Hoe je statistisch denken kan generaliseren naar de buitenwereld)
Empirische Cyclus
Componenten
- Observation = Idee voor de hypothese
- Inductie = Algemene regel / hypothese
- Deductie = Verwachting / operationalisatie
- Toetsing = Test hypothese / vergelijk data tot verwachting
- Evaluatie = Interpreteer de resultaten ten opzichte van de hypothese
2.1 The empirical cycle | Quantitative methods | The Scientific Method | UvA
Binomiale verdeling
= een kansverdeling die beschrijft hoeveel keer een bepaald resultaat voorkomt in een vast
aantal herhalingen van een experiment
1. Er is een vast aantal: n onafhankelijke proeven (bijvoorbeeld 10 keer een munt
opgooien).
2. Elke proef heeft slechts twee mogelijke uitkomsten: "succes" of "falen" (bijv. kop of
munt).
3. De kans op succes, p, blijft voor elke proef hetzelfde.
4. De kans op falen is dan q = 1 - p.
Voorbeeld:
Stel je gooit 5 keer met een munt (n=5), en je noemt "kop" een succes (p=0.5).
De kans op precies 3 keer kop is: ongeveer 31,25%.
Opfrissing meetwaardes: https://en.wikipedia.org/wiki/Level_of_measurement
, VO1: Aantekeningen
1.1
Inferentiële statistiek
→ biedt technieken om uitspraken te doen over een grotere verzameling waarnemingen op
basis van gegevens die zijn verzameld uit een kleinere verzameling waarnemingen
- De grotere verzameling waarnemingen waarover we een uitspraak willen doen, wordt
de populatie genoemd.
- De kleinere verzameling wordt een steekproef genoemd.
- We willen een uitspraak over de steekproef generaliseren naar een uitspraak over de
populatie waaruit de steekproef is getrokken.
1.2
Steekproef Statistiek
Steekproefstatistiek: een waarde die een kenmerk van de steekproef beschrijft (aantal gele
snoepjes in een zakje) → stochastische variabele
We noemen de verdeling van de uitkomstscores van zeer veel steekproeven een
steekproevenverdeling
- De steekproevenverdeling vertelt ons alle mogelijke steekproeven die we hadden
kunnen trekken.
Frequenties omgezet in proporties → kansverdeling = waarschijnlijkheid voor elke uitkomst
van de steekproef
Discrete kansverdeling = beperkt aantal uitkomsten mogelijk
Steekproefgrootheid (sample statistic): een waarde die een kenmerk van de steekproef
beschrijft → berekent uit de gegevens van een steekproef
Voorbeelden van steekproefgrootheden zijn:
● Het steekproefgemiddelde (het gemiddelde van de steekproef).
● De steekproefproportie (bijvoorbeeld het percentage mannen in de steekproef).
● De steekproefvariantie of -standaarddeviatie (maat voor spreiding in de steekproef).
Belangrijk onderscheid:
● Een steekproefgrootheid bereken je uit de steekproef.
● Een populatieparameter beschrijft de hele populatie, maar is vaak onbekend.
Dus: een steekproefgrootheid is onze schatting van een populatieparameter.
De verwachte waarde (expecting value) = het gemiddelde van de steekproevenverdeling
van een willekeurige variabele.
Een steekproef statistiek wordt een zuivere schatter van de populatie statistiek genoemd
als de verwachte waarde gelijk is aan de populatie statistiek
Populatiestatistiek = parameter
● Manier waarop we steekproef statistiek berekenen aanpassen om een zuivere
schatter te krijgen
- standaarddeviatie/variantie
Representatieve steekproef = een steekproef waarbij de variabelen in de steekproef op
dezelfde manier verdeeld zijn als in de populatie
