Méthode des percentiles — IC bootstrap pour la pente
On peut aussi construire un IC pour la pente à partir des percentiles de la distribution des statistiques de pente obtenues par bootstrap. Rappelez‑vous qu'un IC est défini de sorte que, sur l'ensemble de vos analyses au fil du temps, le taux de couverture d'un IC est de (1‑alpha)*100 %. Si vous fixez toujours alpha = 0,05, alors les intervalles de confiance à 95 % capteront le paramètre d'intérêt (au cours de votre vie d'analyste) 95 % du temps. En général, dans les 5 % des cas où l'intervalle manque le paramètre, l'intervalle est parfois trop élevé (2,5 % du temps) et parfois trop faible (2,5 % du temps).
Les estimations bootstrap de slope, boot_slope, sont chargées dans votre espace de travail.
Cette activité fait partie du cours
Inférence pour la régression linéaire en R
Instructions de l’exercice
- Définissez
alphaà 0,05 (pour vos propres projets, n'hésitez pas à choisir un autre niveau de confiance). - Calculez les percentiles pertinents nécessaires pour construire l'intervalle de confiance.
- Le seuil inférieur du percentile est à la moitié de
alpha. - Le seuil supérieur du percentile est à un moins la moitié de
alpha.
- Le seuil inférieur du percentile est à la moitié de
- Créez l'intervalle de confiance de
statavecquantile()et ces seuils de percentiles. Les bornes de votre intervalle doivent s'appelerloweretupper.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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 %>%
___