Popolazione ipotetica - minore variabilità nella direzione x
Per capire la distribuzione campionaria associata al coefficiente angolare, è utile visualizzare l'impatto che i cambiamenti nel campione e nella popolazione hanno su questo coefficiente. Qui, ridurre la varianza associata alla variabile esplicativa attorno alla retta modifica la variabilità delle statistiche della pendenza.
Questo esercizio fa parte del corso
Inferenza per la regressione lineare in R
Istruzioni dell'esercizio
- Osserva il grafico già tracciato per te.
- Sostituisci
popdataconeven_newer_popdatanel codice di campionamento e ridisegna il grafico. - Imposta i limiti dell'asse x da -17 a 17 (così restano gli stessi di prima).
- Osserva il nuovo grafico. In cosa è diverso?
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Update the sampling to use even_newer_popdata
many_samples <- popdata %>%
rep_sample_n(size = 50, reps = 100)
# Update and rerun the plot; how does it change?
ggplot(many_samples, aes(x = explanatory, y = response, group = replicate)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
# Set the x-axis limit from -17 to 17
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