Distribuzione campionaria nulla della pendenza
Nel capitolo precedente hai analizzato la distribuzione campionaria della pendenza in una popolazione in cui la pendenza era diversa da zero. Tuttavia, di solito, per fare inferenza, ti serve conoscere la distribuzione campionaria della pendenza sotto l’ipotesi che non ci sia relazione tra variabile esplicativa e variabile di risposta. Inoltre, nella maggior parte dei casi non conosci la popolazione da cui provengono i dati, quindi la distribuzione campionaria nulla va ricavata solo dal dataset originale.
A metà del XX secolo è stato condotto uno studio che ha rintracciato gemelli omozigoti separati alla nascita: un bambino è stato cresciuto nella famiglia dei genitori biologici e l’altro in una famiglia affidataria. Nel tentativo di rispondere alla domanda se l’intelligenza sia frutto di natura o educazione, a entrambi i bambini sono stati somministrati test del QI. I dati risultanti riportano i QI dei gemelli affidatari (Foster, variabile di risposta) e i QI dei gemelli biologici (Biological, variabile esplicativa).
In questo esercizio userai la funzione pull(). Questa funzione prende un data frame e restituisce una colonna selezionata come vettore (simile a $).
Questo esercizio fa parte del corso
Inferenza per la regressione lineare in R
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
library(infer)
# Calculate the observed slope
# Run a lin. reg. of Foster vs. Biological on the twins data
obs_slope <- ___(___, ___) %>%
# Tidy the result
___() %>%
# Filter for rows where term equal Biological
___(___) %>%
# Pull out the estimate column
___(___)
# See the result
obs_slope