परिकल्पित population - x दिशा में कम variability
स्लोप कॉएफ़िशिएंट से जुड़ी सैंपलिंग डिस्ट्रीब्यूशन को समझने के लिए यह देखना उपयोगी है कि सैंपल और population में बदलाव स्लोप कॉएफ़िशिएंट पर कैसे असर डालते हैं। यहाँ, लाइन के आसपास explanatory वैरिएबल से जुड़ी variance को घटाने पर स्लोप स्टैटिस्टिक्स से जुड़ी variability बदल जाती है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Linear Regression के लिए Inference
अभ्यास निर्देश
- आपके लिए जो प्लॉट बनाया गया है, उसे देखें.
- सैंपलिंग कोड में
popdataकी जगहeven_newer_popdataरखें और प्लॉट फिर से बनाइए. - x-axis की लिमिट -17 से 17 तक सेट करें (ताकि पहले जैसी ही रहें).
- नया प्लॉट देखें. यह किस तरह अलग है?
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Update the sampling to use even_newer_popdata
many_samples <- popdata %>%
rep_sample_n(size = 50, reps = 100)
# Update and rerun the plot; how does it change?
ggplot(many_samples, aes(x = explanatory, y = response, group = replicate)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
# Set the x-axis limit from -17 to 17
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