STA220データ分析プロジェクト命令
新しい期日：火曜日6月11日は、
午前6時10 p.mでチュートリアルに提出します。
目的：
本プロジェクトの目的は、あなたが統計的手法のいくつか使用する機会与えることで
、実際のデータセットを探索するためにこのコースで学んだが。
データ分析レポートの提出フォーマット：
あなたは、テンプレートでこのデータの分析に基づいて、関連の質問にあなたの答えを与えるために必要とされている
私たちのコナラページに掲載します。あなたの塗りつぶされたテンプレートを印刷し、それにあなたのR出力を添付してください。
あなたは、個別に、または3人の以下の学生のグループで動作する可能性があります。あなたのグループのメンバーが由来することができます
私たちのクラスで別のチュートリアルのセクション。あなたはグループで作業している場合は、チーム名を作成するので考えてください
、あなたが唯一の報告書を提出することにし、注意してください（塗りつぶされたデータ分析プロジェクトのR出力を持つテンプレート）
新しい期日にあなたのチュートリアル（あるいはあなたのチームに6：10 p.mで火曜日6月11日にメンバーのチュートリアル）..
あなたのデータ分析プロジェクトが評価されるに方法は、この文書の5ページに記載されています。
データのコンテキスト：
経済協力開発機構（OECD）は、様々な情報収集
の経済的向上を目指し政策促進するために、OECD諸国とそのパートナーについては
、世界中の人々のと社会福祉を（のhttp：// WWW .oecd.org /）/について。
この機関は、多くのドメインに関する定量的な情報を収集し、収集したデータについては利用できるように
関心のある個人が、さらにセット間の関係を調べることができるように公共の使用（例えば、研究者）
の変数を。ドメインは、「社会保護と幸福」という名前のデータの年間収集含み
OECD諸国からの「より良い生活インデックス」。この情報はから取得することができます。http://stats.oecd.org
STA220留学生作业代做、データ分析作业代写、代做R语言作业、代写R编程设计作业
「より良い生活指数」（BLI）から、2019年に発表されたが、2018年に収集した最新のデータは、我々がします
「ソーシャル・ネットワークサポート」という名前の量的変数を分析します。この変数缶に関する情報
取得する：http://www.oecd.org/statistics/OECD-Better-Life-Index-definitions-
2019.pdf＃_ga = 2.145820212.1027110605.1559482147-696144184.1473183978
（この定義-文書は、当社のコナラページに掲載されていることに注意してくださいモジュールデータ分析プロジェクト）インチ
この変数は反映BLI、社会の接続/コミュニティ成分のサブコンポーネントである
15歳以上の社会的認知36のOECD加盟国で熟成男性と女性の割合
、彼らがに数えることができることを親戚や友人を持つように、ネットワークを必要性やトラブルの時代に彼らを助けます。
OECDは、彼らが特定のアンケートをもとに、この情報を取得し、計算していることを示しています。
私たちは私たちのデータ分析に関心の変数をおさらいしてみましょう：
ソーシャルネットワークのサポートを持つ人（15歳以上）の割合1.
男性として特定の回答者の2セックス、女性は、
私はあなたがこのデータについてはここで読むことをお勧めします。
http://www.oecdbetterlifeindex.org/#/ 11111111111
：また、別のWebリンクに導かれる右手側のメニューに「コミュニティ」をクリックしてください
http://www.oecdbetterlifeindex.org/topics/community/
そのページスクロールダウンして、あなたはおよそそれぞれをクリックして読むことができます国のサポートネットワーク％。
R活動：
1.理解とと報告し、男性と女性の割合の比較分布
36のOECD加盟国では、ソーシャルネットワークのサポートを。
2.社会と報告し、男性と女性の割合との関係の調査
36のOECD加盟国では、ネットワークサポートを。つまり、私たちは、男性の社会の割合を予測することを目指す
ソーシャルネットワーク支援、女性の割合からネットワークサポートを。
手順の概要：
1.保存し、コンピュータのデータファイルSocNet_BLI2019.txt（デフォルトRの作業ディレクトリ）。
2. [保存RスクリプトSupport_Net_BLI2019.R
3. [RStudio。>ファイルを開くファイルに移動します
お使いのコンピュータに保存されてSupport_Net_BLI2019.R Rscriptを検索して開きます。
4.コードのステップバイステップの各行を実行します。に指定されているいくつかのコードに必要な変更を行ってください
Rスクリプト。あなたがチームとして作業している場合は、自分のチーム名で指定された変数名を変更します。また、
必要なプロットに適切なタイトルを与えることを確認してください。コードは、タイトルを与えていないが、彼らはしてご案内
タイトルを書きます。あなたのR出力をコピーし、このデータを分析するために、文書（例えば、ワード文書）に貼り付けます。
あなたのデータ解析の結果を解釈するために、次のページに関連した質問5.作業。
3
第1部は、統計とデータ収集の方法の要素を識別します。
1.本研究のケースは誰ですか？
2.本研究の文脈で関心の人口を識別します。
3.本研究の文脈でサンプルを識別します。
4.本研究の文脈で関心の人口のパラメータ（複数可）を特定します。
5. /この研究への関心の変数（複数可）どのようなものがありますか？その種類や測定の彼らの規模を特定します。
6.本研究の目的について考えてみよう。なぜこの研究を行ったのですか？
7.どこでこの研究を行ったのですか？
8.ときに研究が行われたのですか？
9.この研究のためのデータがどのように収集されましたか？ヒント：OECDコミュニティにウェブページを読む
この質問への答えを見つけるためにhttp://www.oecdbetterlifeindex.org/topics/community/。
第2部は、男女間の知覚のソーシャルネットワークサポートの割合を比較してください。
1.研究者はの割合との関係を調べるために興味を持っていると仮定
ソーシャルネットワークのサポートと36のOECD諸国の回答者の性別を感じました。識別
応答変数と、この研究の文脈で説明変数を。
2の割合の分布を比較するために、サイドバイサイド箱ひげ図と要約統計量を使用して、
OECD諸国の男性と女性の知覚のソーシャルネットワークサポートを。これは、比較される
任意の外れ値を識別/両方の分布の形状、センター、スプレッドをして注意してください。
3人の女性とのオス率の違いを箱ひげ図と要約統計量を使用し
ないで、このプロットに明らかであるかを説明する（各国の）認識されるソーシャルネットワークのサポート
他の（性別によって知覚ソーシャルネットワーク支援のパーセンテージのサイドバイサイドボックスプロット）で明らか。
この分布の形状、中央、および広がりを説明してください。疑わしい外れ値である国を示している
（箱ひげ図に個別に指摘）とどのような彼らは珍しいます。すなわち、1.5IQRするルールを使用されている
範囲外の点は疑わしい異常値であるかどうかを決定します。また、標準偏差の数を見つける
可能性のある外れ値（複数可）があること/離れて、この分布の全体的な平均からです。このグラフ理由について話し合う
（差異の箱ひげが）で、男性と女性の違いについて学習するためのより有用である
OECD諸国？
4
第3部はメスの割合から、知覚のソーシャルネットワークサポート男性の割合を予測します
ソーシャルネットワークのサポートを感じました。
1の割合詩のソーシャルネットワークサポートの知覚男性の割合の散布に使用
関係を記述するためにソーシャルネットワークをサポートし、知覚の女性を。
2.推定された相関係数とは何ですか？この値を解釈します。
3.私たちは、90以上の知覚のソーシャルネットワークサポートの割合でのみ、これらの国を調査した場合
の相関関係に何が起こるかを、男女とも？そして、議論する理由は、相関関係はどうでしょうか？
4.にソーシャルネットワークのサポートを認知男性の割合に関する線形回帰モデルフィット
のソーシャルネットワークサポートを認知、女性の割合を。つまり、割合を予測するための直線をフィット
男性の社会的ネットワークサポートを認知、女性の割合からソーシャルネットワークのサポートを感じました。
回帰直線の方程式とは何ですか？
5.どのような回帰直線は、この研究の文脈で教えていますか？
6.回帰直線の傾きは、この研究の文脈では何を意味するのでしょうか？
線の傾きは1.00からあまり変わらない7注意。1.0の傾きはについて何を示すことになる
関係の性質？我々は1.00で一定の傾きを持つモデルを装着した場合、どのような予測式
あなたが得ることを期待しますか？（ヒント：男性と女性で説明要約統計量を参照してくださいして下さい。
男性と女性は、この質問に答えるの認知のソーシャルネットワークサポートの平均パーセンテージ）。
8.私たちは、すべてで、回帰式のy切片の値を解釈することはできますか？あなたの答えを正当化します。
9.残差の標準偏差は何ですか？この問題の文脈では、この値を解釈します。
10.このデータへの線形回帰モデルのフィットの全体的な妥当性を評価するために、残差のプロットを使用してください。状態
仮定（S）構築プロットチェックの各残約かどうかを判断
仮定（単数または複数）/が満たされています。
11.どの国または国では、男性回答者は「やや異常」より少ない割合なければならないの
によると、女性の回答者に関連して、ソーシャルネットワークサポートを持っていることの認識を
回帰モデル？あなたの引数を作成し、正当化する（S）の残留を与えます。
12. R2の付けと解釈し
、本研究の文脈で値を。
5
評価データ分析プロジェクトの
学生の姓
1 .________________________________________
2. ________________________________________
3. ________________________________________
、質問パート1：受信ポイント（s）はポイント（S）
1：本研究で1例を特定し
、この中で関心の集団を同定：2研究1
3：本研究においてサンプルを識別し1
4：関心1の母集団パラメータ（単数または複数）を特定
5：本研究2において関心の変数を同定
6：目的1識別
この試験のロケーション（）：7 1
8：本研究の時間（とき）1
9：データ収集1（方法）
全10
、質問パート2：受信ポイント（S）ポイント（S）
1：応答と説明変数を特定する2
2：6サイドバイサイドボックスプロットの解釈
3：のボックスプロットの解釈差12
の合計20
パート3、質問：ポイント（S）ポイント（S）が受信
1：散布図1の解釈
2：相関係数の解釈、R 1
3：範囲1規制の解釈
4：回帰直線の方程式の識別1
5：回帰式の解釈1
6：推定勾配の解釈1
7：1 2に固定スロープの実現
推定y切片1の解釈：8
9：残差の標準偏差の解釈1
10：プロット2を用いて残差の診断チェック
11：珍しい残差値を検出する2
12：R二乗1の値の解釈
合計15
R出力を含める：作ら必要な修正
変数に5個のプロットの名前とタイトル
合計ポイント50は、
TAによってマーク：
コメント（もしあれば）：
プロ、とても信頼できるので。必要であれば、追加してください QQを： 99515681 またはEメール：[email protected]
マイクロ手紙： codinghelp