Сочинение на тему Статистический анализ и графические данные Закона о доступном медицинском обслуживании в Америке

Глядя на обсуждаемые переменные и корреляции, становится ясно, что лучшее, что нужно сделать дальше, – это рассчитать линейную регрессию. Линейная регрессия в статистике – это, в основном, способ прогнозирования поведения данных, помимо предоставленной и наблюдаемой информации. В некотором смысле, линейная регрессия предсказывает данные на основе существующей информации. Линейная регрессия полезна, поскольку она позволяет любому, кто желает, спекулировать большим количеством информации, например, сколько голосов получил бы Обама, если бы в каждом штате было больше демократов, или сколько голосов поддержал бы законопроект, если бы существовало определенное партийное большинство. в сенате. Несмотря на то, что информация доступна для реальных чисел, реальность такова, что прогнозирование очень важно как для статистиков, так и для политиков. При запуске теста линейной регрессии для данных процентов_фаворит_ак и Обамы_шара_12 появляются некоторые интересные, но ожидаемые числа, которые можно четко увидеть на графике в данном конкретном случае. При запуске тест линейной модели дает положительное число, которое довольно велико, и перехват, который похож. Коэффициент 0,793 показывает, что в этом сценарии существует не только сильная корреляция, но и высокая вероятность предсказуемости. Кроме того, это число показывает, что существует четкая связь между теми, кто поддерживал Обаму, и теми, кто поддерживает его инициативу по реформе здравоохранения. Глядя на перехват, можно увидеть 5.440, что означает, что когда процент в пользу ACA сделан равным 0, поддержка Обамы равна 5. С помощью этой информации можно прогнозировать статистику одной переменной или другой с помощью только одно число, и может экстраполировать данные. Это важно для ситуаций реального мира, где можно использовать эти знания для прогнозирования голосов, явки и явки в пользу любого регулирования, которое может быть связано. Напротив, линейная регрессия по шкале идеологии и людей в пользу Закона о доступном медицинском обслуживании дает отрицательное число, которое, если оно достаточно высокое, может означать отрицательную корреляцию. Однако реальность такова, что -41.19 означает более слабую корреляцию, чем прежде, а также отрицательную. Глядя на это число, становится понятнее, что предсказуемость для оценки идеологии и людей в пользу Закона о доступном медицинском обслуживании менее надежна, но все же выполнима. Кроме того, перехват находится на 45,89, и, как указано выше, это помогает понять данные и создать уравнение. Линейно, уравнение y = mx + b для вычисления отсутствующих переменных работает, и в этой ситуации m будет наклоном, а b будет представлять точку пересечения.

В заключение, анализ статистического анализа и представление данных помогает визуализировать информацию и сделать выводы. Используя графики в R для определения корреляций и сравнения двух переменных, можно понять, как одна вещь влияет на другую. То, как соотносилась поддержка Обамы и его Закона о доступном медицинском обслуживании, показало, что в Соединенных Штатах существует явный спрос на реформу здравоохранения, поскольку избиратели выбрали Обаму для его обещаний. Кроме того, использование регрессионных моделей для прогнозирования данных, которые не отображаются, может помочь с экстраполяцией и проблемами реального мира. В этом и многих других случаях выход за рамки приведенных данных важен, а иногда и является целью. В целом использование статистики в политике важно для сбора, анализа и вывода информации.