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Permutation को चरण-दर-चरण समझें

रैंडमाइज़ेशन डिस्ट्रीब्यूशन बनाने में इस्तेमाल हुए कोड को बेहतर समझने के लिए, यह अभ्यास आपको infer फ्रेमवर्क के चरणों से होकर ले जाएगा। खास तौर पर, आप देखेंगे कि बनाए गए replicates में अंतर आने से कैलकुलेट किए गए स्टैटिस्टिक्स कैसे बदलते हैं.

infer के स्टेप्स चलाने के बाद, ध्यान दें कि हर replicate में संख्याएँ थोड़ी अलग होंगी.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Inference की बुनियाद

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

dplyr और infer पैकेज आपके लिए लोड कर दिए गए हैं, साथ ही पिछले अभ्यास से disc डेटा फ्रेम भी.

  • पहले तीन चरणों के फंक्शन कॉल करें। तैयारी हो चुकी है; आपका काम है पहले तीन infer स्टेप्स कॉल करने के नतीजों को जाँचना.
  • Permuting का प्रभाव देखने के लिए:
    • परमीूटेड डेटा फ्रेम disc_perm को नए replicate वैरिएबल के अनुसार group करें, फिर
    • count() का उपयोग करके रुचि के वैरिएबल्स को काउंट करें (sex के भीतर promote).
  • disc_perm का उपयोग करते हुए, इच्छित स्टैटिस्टिक calculate() करें। stat को "diff in props" और order को c("male", "female") पर सेट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Replicate the entire data frame, permuting the promote variable
disc_perm <- disc %>%
  specify(promote ~ sex, success = "promoted") %>%
  hypothesize(null = "independence") %>%
  generate(reps = 5, type = "permute")

disc_perm %>%
  # Group by replicate
  ___ %>%
  # Count per group
  ___

disc_perm %>%
  # Calculate difference in proportion, male then female
  ___
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