रेखाएँ एक-दूसरे पर चढ़ाकर दिखाएँ
पिछले अभ्यास पर आगे बढ़ते हुए, अब आप सैंपलिंग प्रक्रिया को 100 बार दोहराएँगे ताकि जनसंख्या से लिए गए 100 अलग-अलग रैंडम सैंपल्स से बनी रिग्रेशन रेखाओं के सैंपलिंग डिस्ट्रीब्यूशन को विज़ुअलाइज़ कर सकें.
पिछले अभ्यास की तरह बार-बार sample_n() को कॉल करने के बजाय, oilabs पैकेज का rep_sample_n() कई रैंडम सैंपल्स बनाने का सुविधाजनक तरीका देता है. फ़ंक्शन rep_sample_n() कमांड sample_n() को reps बार दोहराता है.
dplyr का do() फ़ंक्शन, किसी वैरिएबल पर group_by करने के बाद, उसके प्रत्येक स्तर पर अलग से lm चलाने की सुविधा देता है. यहाँ group वैरिएबल सैंपलिंग replicate है, इसलिए हर lm डेटा के एक अलग रैंडम सैंपल पर चलता है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Linear Regression के लिए Inference
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Set the seed for reproducibility
set.seed(4747)
# Repeatedly sample the population without replacement
many_samples <- popdata %>%
___
# See the result
glimpse(many_samples)