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Exercise

Effets du percentile sur les IC bootstrap

La plupart des scientifiques utilisent des intervalles à 95 % pour quantifier leur incertitude à propos d'une estimation. Autrement dit, ils comprennent que, sur toute une carrière à construire des intervalles de confiance, seulement 95 % d'entre eux contiendront réellement le paramètre qu'ils cherchent à estimer.

Cependant, certaines études exigent des intervalles de confiance plus stricts ou plus souples (et des taux d'erreur correspondants).

Les valeurs bootstrap précédentes de \(\hat{p}^*\) ont été chargées pour vous et sont disponibles dans one_poll_boot.

Instructions

100 XP
  • Calculez un intervalle de percentile à 95 % en appelant get_confidence_interval() et en fixant level à 0.95.
  • Faites de même pour un intervalle à 99 %,
  • … et un intervalle à 90 %.
  • Les résultats que vous venez d'obtenir sont stockés dans une trame de données appelée conf_int_data. Avec cet ensemble de données, tracez ci_endpoints (axe vertical) en fonction de ci_percent (axe horizontal), et ajoutez une couche de ligne avec geom_line().