IC via approximation
Le raccourci par approximation offre une autre façon de décrire la distribution d’échantillonnage. Dans cet exercice, vous allez utiliser ce raccourci pour construire un intervalle de confiance pour la proportion de répondants qui vivent dans la région pacifique.
Lorsque vous construisez n’importe quel intervalle de confiance, retenez que vous avez besoin de trois éléments : l’estimation ponctuelle (ici, p_hat), l’erreur standard (SE) et le nombre d’erreurs standard à ajouter et à soustraire. Pour une distribution d’échantillonnage en forme de cloche, ajouter et soustraire deux SE correspond à un niveau de confiance de 95 %. Avec le bootstrap, vous pouvez vérifier que la distribution est en cloche, car vous disposez de la distribution bootstrap à représenter. Avec l’approximation, vous avancez à l’aveugle — enfin, pas tout à fait, mais vous dépendez de la « règle empirique » pour vous assurer que vous travaillez bien avec une forme en cloche.
Cet exercice fait partie du cours
Inférence pour des données catégorielles en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Calculate n as the number of rows
n <- nrow(gss2016)
# Calculate p_hat as the proportion in pacific meta region
p_hat <- gss2016 %>%
___(prop_pacific = ___(___ == "___")) %>%
pull()
# See the result
p_hat