Densità della randomizzazione

Usare 100 ripetizioni ti permette di capire il meccanismo della permutazione. Tuttavia, 100 non bastano per osservare l’intero intervallo dei valori plausibili per le differenze nulle nelle proporzioni.

Ricorda le quattro fasi dell’inferenza. Sono le stesse quattro fasi che userai in tutti gli esercizi di inferenza in questo corso e nei futuri corsi di inferenza statistica. Usa i nomi delle funzioni per aiutarti a ripercorrere il processo di analisi.

specify specifica le variabili di risposta ed esplicativa.
hypothesize dichiara l’ipotesi nulla.
generate genera ri-campionamenti, permutazioni o simulazioni.
calculate calcola le statistiche riassuntive.

In questo esercizio, ripeterai il processo 1000 volte per avere un’idea della distribuzione completa delle differenze nulle nelle proporzioni.

Questo esercizio fa parte del corso

Fondamenti di inferenza in R

Visualizza il corso

Istruzioni dell'esercizio

I pacchetti dplyr, ggplot2, NHANES e infer sono già stati caricati per te.

Genera 1000 differenze di proporzioni mescolando la variabile HomeOwn usando la sintassi di infer. Ricorda la sintassi di infer:
- specify che la relazione di interesse è tra HomeOwn e Gender e che un successo in questo contesto è la proprietà della casa, success = "Own".
- hypothesize che l’ipotesi nulla sia vera con null = "independence" (cioè genere e proprietà della casa non sono correlati).
- generate 1000 permutazioni; imposta reps a 1000.
- calculate la statistica con stat = "diff in props" e l’ordine c("male", "female").
Esegui il codice del grafico di densità per creare una rappresentazione visiva smussata della distribuzione delle differenze. Che forma ha la curva?

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Perform 1000 permutations
homeown_perm <- homes %>%
  # Specify HomeOwn vs. Gender, with `"Own" as success
  ___(___ ~ ___, success = "___") %>%
  # Use a null hypothesis of independence
  ___(___) %>% 
  # Generate 1000 repetitions (by permutation)
  ___(reps = ___, type = "permute") %>% 
  # Calculate the difference in proportions (male then female)
  ___(___, order = ___))

# Density plot of 1000 permuted differences in proportions
ggplot(homeown_perm, aes(x = stat)) + 
  geom_density()

Modifica ed esegui il codice