Étapes de la permutation, pas à pas

Pour vous aider à comprendre le code utilisé pour créer la distribution par randomisation, cet exercice vous guide à travers les étapes du cadre infer. Vous verrez en particulier comment les différences entre les répliques générées influencent les statistiques calculées.

Après avoir exécuté les étapes infer, remarquez que les nombres varient légèrement d'une réplique à l'autre.

Cette activité fait partie du cours

Fondements de l'inférence en R

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Instructions de l’exercice

Les forfaits dplyr et infer ont été chargés pour vous, ainsi que la trame de données disc de l'exercice précédent.

Appelez les fonctions des trois premières étapes. Le travail est déjà fait; votre rôle est d'examiner les résultats de l'appel des trois premières étapes de infer.
Pour voir l'effet de la permutation,
- regroupez la trame de données permutée, disc_perm, selon la nouvelle variable replicate, puis
- dénombrez les variables d'intérêt (promote à l'intérieur de chaque sex) à l'aide de count().
En utilisant disc_perm, calculate() la statistique d'intérêt. Réglez stat à "diff in props" et order à c("male", "female").

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Replicate the entire data frame, permuting the promote variable
disc_perm <- disc %>%
  specify(promote ~ sex, success = "promoted") %>%
  hypothesize(null = "independence") %>%
  generate(reps = 5, type = "permute")

disc_perm %>%
  # Group by replicate
  ___ %>%
  # Count per group
  ___

disc_perm %>%
  # Calculate difference in proportion, male then female
  ___

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