Sovrapponi le linee
Partendo dall'esercizio precedente, ora ripeterai il processo di campionamento 100 volte per visualizzare la distribuzione campionaria delle linee di regressione generate da 100 campioni casuali diversi della popolazione.
Invece di chiamare ripetutamente sample_n(), come hai fatto prima, rep_sample_n() del pacchetto oilabs offre un modo comodo per generare molti campioni casuali. La funzione rep_sample_n() ripete il comando sample_n() reps volte.
La funzione do() di dplyr ti permette di eseguire la chiamata a lm separatamente per ciascun livello di una variabile che è stata passata a group_by(). Qui, la variabile di raggruppamento è la replica del campionamento, quindi ogni lm viene eseguito su un campione casuale diverso dei dati.
Questo esercizio fa parte del corso
Inferenza per la regressione lineare in R
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Set the seed for reproducibility
set.seed(4747)
# Repeatedly sample the population without replacement
many_samples <- popdata %>%
___
# See the result
glimpse(many_samples)