Berechnung von Konfidenzintervallen
Wenn du nur eine einzige Schätzung einer Stichprobenstatistik abgibst, liegst du zwangsläufig um einen gewissen Betrag falsch. Der angenommene Anteil der verspäteten Lieferungen lag zum Beispiel bei 6 %. Selbst wenn die Nullhypothese gilt, dass der Anteil der verspäteten Sendungen gleich hoch ist, ist es wahrscheinlich, dass der Anteil bei einer neuen Stichprobe von Sendungen ein wenig anders ist. Daher ist es eine gute Idee, ein Konfidenzintervall anzugeben. Das heißt, du sagst: "Wir sind zu 95% 'zuversichtlich', dass der Anteil der verspäteten Lieferungen zwischen A und B liegt" (für einen bestimmten Wert von A und B).
Sampling in R zeigte zwei Methoden zur Berechnung von Konfidenzintervallen. Hier verwendest du Quantile der Bootstrap-Verteilung, um das Konfidenzintervall zu berechnen.
late_prop_samp und late_shipments_boot_distn sind verfügbar; dplyr ist geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Hypothesentests in R
Interaktive Übung zum Anfassen
Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.
# Calculate 95% confidence interval using quantile method
conf_int_quantile <- late_shipments_boot_distn %>%
___
# See the result
conf_int_quantile