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Intervalle par percentiles bootstrap

L'idée principale de l'exercice précédent était que la distance entre l'échantillon initial \(\hat{p}\) et les valeurs rééchantillonnées (ou bootstrapées) \(\hat{p}^*\) donne une mesure de l'écart entre le \(\hat{p}\) initial et la vraie proportion dans la population.

La même variabilité peut être mesurée d'une autre façon. Comme précédemment, si \(\hat{p}\) est suffisamment près du vrai paramètre, alors les valeurs rééchantillonnées (bootstrapées) \(\hat{p}^*\) varieront de manière à recouvrir le vrai paramètre.

Au lieu d'utiliser \(\pm 2 SE\) pour approximer les 95 % centraux des valeurs échantillonnées de \(\hat{p}\), vous pouvez repérer le centre des valeurs rééchantillonnées \(\hat{p}^*\) en retirant les 2,5 % supérieurs et inférieurs. Notez que cette deuxième méthode de construction d'intervalles bootstrap offre aussi une manière intuitive d'obtenir des intervalles de confiance de 90 % ou de 99 %, en plus des intervalles de 95 %.

Les rééchantillons bootstrap, one_poll_boot, et la proportion de réponses « oui », p_hat, sont disponibles dans votre espace de travail.

Інструкції 1/3

undefined XP
  • 1
    • Exécutez le code pour vous rappeler l'intervalle t de l'exercice précédent.
    • Calculez l'intervalle à 95 pour cent des valeurs bootstrapées \(\hat{p}^*\) contenues dans one_poll_boot.
      • Résumez pour calculer l'extrémité inférieure au quantile de 2,5 % de stat en fixant p à 0.025.
      • Calculez l'extrémité supérieure de façon similaire.
  • 2

    Effectuez le même calcul en utilisant la fonction pratique d'infer, get_confidence_interval(). Pour l'intervalle, utilisez level = 0.95, et nommez la sortie percentile_ci.

  • 3
    • visualize() la distribution des proportions bootstrapées avec les 95 pour cent centraux en surbrillance.
      • Définissez les endpoints de la zone en surbrillance à percentile_ci.
      • Définissez direction à "between" pour surligner l'intervalle entre ces extrémités.