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Perzentil-Methode – Bootstrap-KI für die Steigung

Alternativ kann ein KI für die Steigung mithilfe der Perzentile der Verteilung der gebootstrappten Steigungsstatistiken erstellt werden. Denk daran: Ein KI wird so konstruiert, dass über eine Lebenszeit von Analysen die Abdeckungsrate eines KI (1-alpha)*100 % beträgt. Wenn du immer alpha = 0,05 setzt, dann enthält das 95%-Konfidenzintervall den interessierenden Parameter (über deine Lebenszeit) in 95 % der Fälle. Typischerweise verfehlt das Intervall in den übrigen 5 % der Fälle den Parameter: Manchmal liegt das Intervall zu hoch (2,5 % der Fälle) und manchmal zu niedrig (2,5 % der Fälle).

Die gebootstrappten Schätzungen der slope, boot_slope, sind in deinem Workspace geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Schlussfolgern bei der linearen Regression in R

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Anleitung zur Übung

  • Setze alpha auf 0,05 (für deine eigene Arbeit kannst du natürlich auch ein anderes Konfidenzniveau wählen).
  • Berechne die relevanten Perzentile, die du für das Konfidenzintervall brauchst.
    • Die untere Perzentilgrenze liegt bei der Hälfte von alpha.
    • Die obere Perzentilgrenze liegt bei eins minus der Hälfte von alpha.
  • Erstelle das Konfidenzintervall von stat mit quantile() und den Perzentilgrenzen. Die Enden deines Intervalls sollen lower und upper heißen.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Set alpha
alpha <- ___

# Set the lower percentile cutoff
p_lower <- ___

# Set the upper percentile cutoff
p_upper <- ___

# Create a confidence interval of stat using quantiles
boot_slope %>% 
  ___
Code bearbeiten und ausführen