डेटा का बूटस्ट्रैपिंग

infer पैकेज को type = "bootstrap" के साथ इस्तेमाल करके, आप डेटासेट से बार‑बार सैंपल लेकर slope कोएफिशिएंट के sampling distribution और standard error का आकलन कर सकते हैं. Sampling distribution का उपयोग करके आप underlying population slope के लिए सीधे एक confidence interval भी निकाल पाएँगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Linear Regression के लिए Inference

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

infer के स्टेप्स का उपयोग करके twins डेटा को 1000 बार bootstrap कीजिए. आपको hypothesize() की ज़रूरत नहीं है, क्योंकि आप यहाँ confidence intervals बना रहे हैं, hypothesis testing नहीं!

Foster बनाम Biological को specify करें.
Bootstrapping द्वारा 1000 replicates जनरेट करें.
Slope स्टैटिस्टिक calculate करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Set the seed for reproducibility
set.seed(4747)

# Calculate 1000 bootstrapped slopes
boot_slope <- twins %>%
  # Specify Foster vs. Biological
  ___ %>%
  # Generate 1000 bootstrap replicates
  ___ %>%
  # Calculate the slope statistic
  ___

# See the result  
boot_slope

कोड संपादित करें और चलाएँ