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Hypothesis tests और confidence intervals

जैसा कि इस अध्याय की शुरुआत में बताया गया था, hypothesis tests और confidence intervals के बीच गहरा संबंध है। पहला यह जाँचता है कि दुनिया के बारे में कोई विशिष्ट परिकल्पना आपके डेटा के अनुरूप है या नहीं। दूसरा कोई परिकल्पना नहीं मानता, बल्कि आपकी point estimate में अनिश्चितता को margin of error जोड़कर और घटाकर मापता है।

इस अभ्यास में आप proportions के अंतर d_hat के आसपास एक confidence interval बनाकर इस द्वैतता को समझेंगे। शुरुआत के लिए, यहाँ वह कोड है जिसका उपयोग आपने null distribution बनाने में किया था:

# Reference code for null distribution
null <- gss2016 %>%
   specify(cappun ~ sex, success = "FAVOR") %>%
   hypothesize(null = "independence") %>%
   generate(reps = 500, type = "permute") %>%
   calculate(stat = "diff in props", order = c("FEMALE", "MALE"))`

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में श्रेणीबद्ध डेटा के लिए अनुमान

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इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Create the bootstrap distribution
___ <- gss2016 %>%
  # Specify the variables and success
  ___ %>%
  # Generate 500 bootstrap reps
  ___ %>%
  # Calculate statistics
  ___
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