Calcul des intervalles de confiance
Si vous donnez une estimation unique d'une statistique d'échantillon, vous aurez inévitablement une certaine marge d'erreur. Par exemple, la proportion supposée d'envois en retard était de 6 %. Même si les données appuient l'hypothèse nulle selon laquelle la proportion d'envois en retard est égale à cette valeur, pour tout nouvel échantillon d'envois, la proportion sera probablement légèrement différente. Il est donc préférable d'indiquer un intervalle de confiance. Autrement dit, vous dites « nous sommes "confiants" à 95 % que la proportion d'envois en retard se situe entre A et B » (pour certaines valeurs A et B).
Le cours Sampling in R a présenté deux méthodes pour calculer des intervalles de confiance. Ici, vous utiliserez les quantiles de la distribution bootstrap pour calculer l'intervalle de confiance.
late_prop_samp et late_shipments_boot_distn sont disponibles; dplyr est chargé.
Cette activité fait partie du cours
Tests d'hypothèse en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Calculate 95% confidence interval using quantile method
conf_int_quantile <- late_shipments_boot_distn %>%
___
# See the result
conf_int_quantile