Hypotetická populace – menší variabilita ve směru osy x
Abys lépe porozuměl/a výběrovému rozdělení spojenému s koeficientem sklonu, je užitečné vizualizovat, jak změny ve vzorku a populaci tento koeficient ovlivňují. Zde snížení rozptylu vysvětlující proměnné kolem přímky mění variabilitu statistik sklonu.
Toto cvičení je součástí kurzu
Inference for Linear Regression in R
Pokyny k cvičení
- Prohlédni si graf, který už je pro tebe připravený.
- V kódu pro výběr vzorků nahraď
popdatazaeven_newer_popdataa graf znovu vykresli. - Nastav limity osy x od -17 do 17 (aby zůstaly stejné jako předtím).
- Podívej se na nový graf. Čím se liší?
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Update the sampling to use even_newer_popdata
many_samples <- popdata %>%
rep_sample_n(size = 50, reps = 100)
# Update and rerun the plot; how does it change?
ggplot(many_samples, aes(x = explanatory, y = response, group = replicate)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
# Set the x-axis limit from -17 to 17
___