Vliv velikosti vzorku na bootstrapové intervaly spolehlivosti

V předchozím cvičení s výběrem odpovědi sis mohl/a všimnout, že při převzorkování se špatnou velikostí (např. 300 nebo 3 místo 30) vychází standardní chyba (SE) výběrových proporcí nepřesně. Při 300 převzorkovaných pozorováních byla SE příliš malá, při 3 pozorováních naopak příliš velká.

V tomto cvičení použiješ nesprávnou standardní chybu (vycházející z nesprávné velikosti vzorku) k sestavení intervalu spolehlivosti. Jde o to, že pokud je standardní chyba nepřesná, interval spolehlivosti není příliš užitečný ani správný.

Toto cvičení je součástí kurzu

Základy statistické inference v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Ve skriptu je k dispozici funkce calc_t_conf_int() pro výpočet bootstrapového t-intervalu spolehlivosti. Projdi si kód a snaž se pochopit, jak funguje.
Zavolej calc_t_conf_int() na one_poll_boot a získej správný t-interval spolehlivosti.
Totéž proveď pro one_poll_boot_300 a zjisti nesprávný interval pro převzorkování o velikosti 300.
Totéž proveď pro one_poll_boot_3 a zjisti nesprávný interval pro převzorkování o velikosti 3.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

calc_t_conf_int <- function(resampled_dataset) {
  resampled_dataset %>%
    summarize(
      lower = p_hat - 2 * sd(stat),
      upper = p_hat + 2 * sd(stat)
    )
}

# Find the bootstrap t-confidence interval for 30 resamples
calc_t_conf_int(___)

# ... and for 300 resamples
___

# ... and for 3 resamples
___

Upravit a spustit kód