Método de percentiles: bootstrap CI para la pendiente
Como alternativa, se puede crear un IC para la pendiente usando los percentiles de la distribución de las estadísticas de pendiente obtenidas por bootstrap. Recuerda que un IC se construye de forma que, a lo largo de toda una carrera de análisis, la tasa de cobertura de un IC es (1-alpha)*100%. Si siempre fijas alpha = 0.05, entonces los intervalos de confianza del 95% capturarán el parámetro de interés (a lo largo de tu vida) el 95% de las veces. Normalmente, del 5% de las veces en que el intervalo no contiene el parámetro, a veces el intervalo queda demasiado alto (2.5% de las veces) y otras queda demasiado bajo (2.5% de las veces).
Las estimaciones con bootstrap de slope, boot_slope, ya están cargadas en tu espacio de trabajo.
Este ejercicio forma parte del curso
Inferencia para la regresión lineal en R
Instrucciones del ejercicio
- Define
alphacomo 0.05 (aunque en tu propio trabajo puedes usar otro nivel de confianza). - Calcula los percentiles necesarios para construir el intervalo de confianza.
- El corte inferior del percentil está en la mitad de
alpha. - El corte superior del percentil está en uno menos la mitad de
alpha.
- El corte inferior del percentil está en la mitad de
- Crea el intervalo de confianza de
statusandoquantile()y estos cortes de percentil. Los extremos del intervalo deben llamarseloweryupper.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# 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 %>%
___