Vliv percentilu na bootstrap intervaly spolehlivosti

Většina vědců používá 95% intervaly ke kvantifikaci nejistoty svých odhadů. Jinými slovy, v průběhu celé kariéry bude skutečný parametr obsahovat jen 95 % ze všech intervalů spolehlivosti, které vytvoří.

Některé studie ale vyžadují buď přísnější, nebo volnější intervaly spolehlivosti (a odpovídající míry chyb).

Dříve vypočítané bootstrapové hodnoty \(\hat{p}^*\) jsou pro tebe načteny a dostupné v proměnné one_poll_boot.

Toto cvičení je součástí kurzu

Základy statistické inference v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Vypočítej 95% percentilový interval voláním get_confidence_interval() s argumentem level nastaveným na 0.95.
Totéž proveď pro 99% interval,
… a také pro 90% interval.
Výsledky, které jsi právě získal/a, jsou uloženy v datovém rámci conf_int_data. S tímto datasetem vykresli ci_endpoints (svislá osa) oproti ci_percent (vodorovná osa) a přidej vrstvu čáry pomocí geom_line().

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Calculate a 95% bootstrap percentile interval
one_poll_boot %>% 
  ___(___) 

# Calculate a 99% bootstrap percentile interval
___ %>% 
  ___(___) 

# Calculate a 90% bootstrap percentile interval
___ %>% 
  ___(___) 

# Plot ci_endpoints vs. ci_percent to compare the intervals
ggplot(conf_int_data, aes(___, ___)) +
  # Add a line layer
  ___()

Upravit a spustit kód