Randomisierte Daten unter dem Nullmodell der Unabhängigkeit
Das Paket infer ermöglicht dir, eine bestimmte Nullhypothese zu modellieren und dann die Daten zu randomisieren, um permutierte Statistiken zu berechnen. In dieser Übung wirst du nach der Festlegung deiner Nullhypothese die Variable zum Wohneigentum 10-mal permutieren. Dadurch stellst du sicher, dass es keinen Zusammenhang zwischen Wohneigentum und Geschlecht gibt, sodass jeder Unterschied im Anteil des Wohneigentums zwischen weiblich und männlich nur auf natürliche Variabilität zurückzuführen ist.
Diese Übung zeigt dir die ersten drei Schritte aus dem Paket infer:
specifylegt die Ziel- und erklärenden Variablen fest.hypothesizedeklariert die Nullhypothese.generateerzeugt Resamples, Permutationen oder Simulationen.
Die Pakete dplyr, ggplot2, NHANES und infer sind für dich geladen, und der Datensatz homes, den du in der letzten Übung erstellt hast, steht in deinem Workspace zur Verfügung.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Grundlagen der Inferenz in R
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Specify variables
homeown_perm <- homes %>%
___(___ ~ ___, success = "___")
# Print results to console
homeown_perm