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क्रिटिकल रीजन के लिए सैंपल साइज

छोटे और बड़े डेटासेट वाली रैंडमाइज़ेशन डिस्ट्रीब्यूशनों का उपयोग करके, significance के अलग-अलग कटऑफ निकालें। ध्यान रखें, आपको प्रमोशन रेट्स में बड़े पॉज़िटिव अंतर में सबसे अधिक दिलचस्पी है, इसलिए आप 0.90, 0.95, और 0.99 के upper quantiles निकाल रहे हैं।

इन quantiles की गणना करने के लिए एक फंक्शन calc_upper_quantiles() स्क्रिप्ट में दिया गया है।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Inference की बुनियाद

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • संदर्भ के तौर पर, calc_upper_quantiles() को चलाकर 1000 permuted differences वाले मूल डेटासेट disc_perm के संबंधित quantiles निकालें।
  • यही काम छोटे डेटासेट disc_perm_small के लिए करें …
  • और बड़े डेटासेट disc_perm_big के लिए भी करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

calc_upper_quantiles <- function(dataset) {
  dataset %>% 
    summarize(
      q.90 = quantile(stat, p = 0.90),
      q.95 = quantile(stat, p = 0.95),
      q.99 = quantile(stat, p = 0.99)
    )
}

# Recall the quantiles associated with the original dataset
calc_upper_quantiles(disc_perm)

# Calculate the quantiles associated with the small dataset
___

# Calculate the quantiles associated with the big dataset
___
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