Статистический анализ и графические данные Закона о доступном медицинском обслуживании в Америке сочинение пример

ООО "Сочинения-Про"

Ежедневно 8:00–20:00

Санкт-Петербург

Ленинский проспект, 140Ж

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

Статистический анализ Закона о доступном медицинском обслуживании

Политическая поддержка Закона о доступном медицинском обслуживании должна быть различной по всей стране. У каждого штата есть мнение о новой инициативе в области здравоохранения, принятой Бараком Обамой, и легко понять, какие штаты поддержали ее. Глядя на информацию из набора данных health.csv, можно легко анализировать и строить графики и таблицы, которые помогают просматривать корреляции и их отсутствие. Одна из основных взаимосвязей между двумя факторами – это процент_favorable_aca и Obama_share_12, что на простом английском языке намного проще. Если посмотреть на процент людей, поддерживающих Закон о доступном медицинском обслуживании, и процент тех, кто голосовал за Барака Обаму в 2012 году, можно увидеть очень четкую корреляцию.

Поместив данные процентов_favorable_aca и Obama_share_12, график на рисунке 1 показывает корреляцию. Совершенно очевидно, что существует сильная корреляция, которая не столь неожиданна, но очень сильна. Тот факт, что государства, которые поддержали переизбрание Обамы, поддерживают Закон о доступном медицинском обслуживании, – это то, что ожидается, но не связано напрямую. Если говорить более подробно, то ясно, что те штаты и люди, которые проголосовали за Обаму в 2012 году, хотели ACA, но это, возможно, не было душевной причиной его переизбрания. Конечно, должно быть больше переменных для победы Барака Обамы в 2012 году, но очевидно, что люди хотели иметь новую систему здравоохранения. Глядя на данные, существует почти идеальная линейная связь между поддержкой в ​​штатах Закона о доступном медицинском обслуживании и переизбранием Барака Обамы, что делает данные удивительными. Опять же, результаты не являются чем-то неожиданным, но их почти идеальная структура – это нечто странное. Для более глубокого изучения данных можно использовать предоставленную информацию, проводить отдельные тесты и анализировать дополнительную информацию. Представляя данные в центре внимания, это наблюдение имеет большое значение, так как показывает, что сторонники Обамы хотели реформировать систему здравоохранения весьма линейно и предсказуемо. Эта корреляция не случайна, очевидно вытекает из обещаний, которые Обама дал в своей кампании, и своего возможного создания Закона о доступном медицинском обслуживании. Еще одна переменная, которая кажется коррелированной, это, конечно, оценка идеологии, которая определяет политическую снисходительность государств.

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.

Поделиться сочинением
Ещё сочинения
Нет времени делать работу? Закажите!

Отправляя форму, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой ваших персональных данных.