Calculer des intervalles de confiance
Si vous donnez une estimation unique d’une statistique d’échantillon, vous aurez forcément une certaine marge d’erreur. Par exemple, la proportion supposée d’expéditions en retard était de 6 %. Même si les éléments suggèrent que l’hypothèse nulle — la proportion d’expéditions en retard est égale à cette valeur — est plausible, pour tout nouvel échantillon d’expéditions, la proportion sera probablement légèrement différente. Il est donc pertinent d’indiquer un intervalle de confiance. Autrement dit, vous dites : « nous sommes confiants à 95 % que la proportion d’expéditions 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 allez utiliser 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.
Cet exercice fait partie du cours
Tests d’hypothèses en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Calculate 95% confidence interval using quantile method
conf_int_quantile <- late_shipments_boot_distn %>%
___
# See the result
conf_int_quantile