Vizuální statistické metody

Abstract

Grafy a vizualizace dat obecně hrají v moderní statistice důležitou roli. V práci se věnujeme možnosti jejich užití při testování hypotéz. Nejprve zavedeme koncept vizuálního testování a definujeme analogie pojmů jako je statistika či p-hodnota, a dále definujeme specifické pojmy pro vizuální testování. Provedení vizuálního testu demonstrujeme na příkladu a uvádíme ho v paralele s klasickým testem pro stejná data a stejnou nulovou a alternativní hypotézu. Dále se věnujeme možnosti využití nástroje Amazon Mechanical Turk pro vizuální testování. Popisujeme návrh vizuálního testu a uvádíme výsledky experimentů na simulovaných datech, provedených za účelem odhadu síly vizuálního testu a jeho srovnání s klasickým testem. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

Graphs, and data visualization in general, play a important role in modern statistics. In this thesis, we address the possibility of using these for hypothesis testing. First, we introduce the concept of visual testing and define analogies for terms such as statistic or p-value and additionally we define the terms specific to visual testing. We demonstrate the method of visual testing on an example, where we parallelly perform a conventional test for the same data set and the same null and alternative hypothesis. Further, we inspect the possibility of use of Amazon Mechanical Turk for visual testing. We describe the design of visual test and present results of simulation experiments conducted in order to assess the power of the visual test and to compare it to conventional test. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)