Hypothetische Grundgesamtheit – geringere Variabilität in x-Richtung

Um die Stichprobenverteilung des Steigungskoeffizienten zu verstehen, ist es hilfreich zu visualisieren, wie sich Änderungen in Stichprobe und Grundgesamtheit auf den Steigungskoeffizienten auswirken. Hier führt eine Reduzierung der Varianz der erklärenden Variable um die Linie herum zu einer Veränderung der Variabilität der Steigungsstatistik.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Schlussfolgern bei der linearen Regression in R</Kurs>

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Übungsanweisungen

Sieh dir die bereits gezeichnete Grafik an.
Tausche in dem Sampling-Code popdata gegen even_newer_popdata aus und zeichne die Grafik neu.
Setze die Grenzen der x-Achse von -17 bis 17 (sodass sie wie zuvor sind).
Sieh dir die neue Grafik an. Wie unterscheidet sie sich?

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# 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
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