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Randomization inference और t-inference की तुलना

जब तकनीकी शर्तें (अगले अध्याय में देखें) पूरी होती हैं, तो randomization test और t-distribution test से निकला inference आम तौर पर समान निष्कर्ष देता है. दोनों बिल्कुल एक जैसा उत्तर नहीं देंगे क्योंकि उनकी विधियाँ अलग हैं. लेकिन उनके p-values और confidence intervals काफ़ी हद तक मिलते-जुलते होने चाहिए.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Linear Regression के लिए Inference

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • observed slope obs_slope का absolute value निकालें.
  • perm_slope में एक कॉलम जोड़ें जिसमें हर permuted replicate की slope का absolute value हो. slope कॉलम का नाम stat है.
  • summarize() में p-value को इस तरह निकालें: absolute slope estimates का वह proportion जो observed slope के absolute estimate जितना या उससे अधिक extreme है.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# The slope in the observed data and each permutation replicate
obs_slope
perm_slope

# Calculate the absolute value of the observed slope
abs_obs_slope <- ___

# Find the p-value
perm_slope %>%
  # Add a column for the absolute value of stat
  ___ %>%
  summarize(
    # Calculate prop'n permuted values at least as extreme as observed
    p_value = ___
  )
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