पिछले अध्याय में, आपने ऐसी जनसंख्या से ढाल की सैंपलिंग डिस्ट्रीब्यूशन का अध्ययन किया था जहाँ ढाल शून्य नहीं थी। लेकिन सामान्यतः, इनफ़ेरेंस करने के लिए आपको उस परिकल्पना के तहत ढाल की सैंपलिंग डिस्ट्रीब्यूशन जाननी होती है कि व्याख्यात्मक और प्रतिक्रिया वैरिएबल्स के बीच कोई संबंध नहीं है। साथ ही, अधिकतर परिस्थितियों में, आपको वह जनसंख्या नहीं पता होती जिससे डेटा आया है, इसलिए शून्य सैंपलिंग डिस्ट्रीब्यूशन केवल मूल डेटासेट से ही निकाली जानी चाहिए।

20वीं सदी के मध्य में एक अध्ययन में उन समान जुड़वा बच्चों को ढूँढा गया जो जन्म के समय अलग हो गए थे: एक बच्चे की परवरिश जैविक माता-पिता के घर में हुई और दूसरे की फ़ॉस्टर होम में। यह समझने के लिए कि बुद्धिमत्ता प्रकृति का परिणाम है या पालन-पोषण का, दोनों बच्चों के IQ टेस्ट लिए गए। परिणामी डेटा में फ़ॉस्टर ट्विन्स के IQ (Foster प्रतिक्रिया वैरिएबल) और जैविक ट्विन्स के IQ (Biological व्याख्यात्मक वैरिएबल) दिए गए हैं।

इस अभ्यास में आप pull() फंक्शन का उपयोग करेंगे। यह फंक्शन किसी डेटा फ़्रेम से चुने हुए कॉलम को एक वेक्टर के रूप में लौटाता है (ठीक $ की तरह)।

सिम्यूलेशन-आधारित इनफ़ेरेंस

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