SE-Methode – Bootstrap-KI für die Steigung

Die Zwillingsstudie wurde genutzt, um die Frage zu klären, ob der IQ Ergebnis von Anlage (deinen Genen) oder Umwelt (deiner Umgebung) ist. Wenn der IQ ausschließlich von der Anlage bestimmt wäre, welche Steigung würdest du in deinem linearen Modell erwarten?

Erinnere dich: Eine Möglichkeit, ein Konfidenzintervall für eine Kennzahl zu erstellen, besteht darin, die Kennzahl wiederholt unter verschiedenen Bootstrap-Stichproben zu berechnen und die Standardabweichung der gebootstrappten Kennzahlen zu bestimmen.

Die twins-Daten sind bereits in deinem Arbeitsbereich geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

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

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Übungsanweisungen

Wie in der vorherigen Übung: Verwende die infer-Schritte auf den twins-Daten, um ein Foster-vs.-Biological-Modell zu spezifizieren, 1000 Bootstrap-Replikate zu erzeugen und die Steigungskennzahl zu berechnen.
Berechne das Konfidenzintervall von stat als Mittelwert plus/minus zwei Standardabweichungen.

Interaktive praktische Übung

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

set.seed(4747)

# Calculate the slope statistic 
# from 1000 bootstrap replicates of
# the Foster vs. Biological model
# of the twins dataset
boot_slope <- ___




# Create a confidence interval of stat
# 2 std devs each side of the mean
boot_slope %>% 
  summarize(
    lower = ___,
    upper = ___
  )

Code bearbeiten und ausführen