Bootstrapping der Daten

Mit dem infer-Paket und type = "bootstrap" kannst du wiederholt aus dem Datensatz ziehen, um die Stichprobenverteilung und den Standardfehler des Steigungskoeffizienten zu schätzen. Über die Stichprobenverteilung kannst du direkt ein Konfidenzintervall für die zugrunde liegende Populationssteigung bestimmen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Schlussfolgern bei der linearen Regression in R

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Anleitung zur Übung

Verwende die infer-Schritte, um die twins-Daten 1000-mal zu bootstrappen. Du musst hypothesize() nicht verwenden, denn du erstellst jetzt Konfidenzintervalle und führst keinen Hypothesentest durch!

Spezifizier Foster gegenüber Biological.
Erzeuge 1000 Replikate per Bootstrapping.
Berechne die Steigungsstatistik.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Set the seed for reproducibility
set.seed(4747)

# Calculate 1000 bootstrapped slopes
boot_slope <- twins %>%
  # Specify Foster vs. Biological
  ___ %>%
  # Generate 1000 bootstrap replicates
  ___ %>%
  # Calculate the slope statistic
  ___

# See the result  
boot_slope

Code bearbeiten und ausführen