Bootstrapping dei dati

Usando il pacchetto infer con type = "bootstrap", puoi campionare ripetutamente dall'insieme di dati per stimare la distribuzione campionaria e l'errore standard del coefficiente angolare. Usare la distribuzione campionaria ti permetterà di trovare direttamente un intervallo di confidenza per la pendenza della popolazione sottostante.

Questo esercizio fa parte del corso

Inferenza per la regressione lineare in R

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Istruzioni dell'esercizio

Usa i passaggi di infer per eseguire il bootstrap dei dati twins per 1000 volte. Non serve usare hypothesize() perché ora stai creando intervalli di confidenza, non facendo un test d'ipotesi!

Specifica Foster rispetto a Biological.
Genera 1000 repliche tramite bootstrapping.
Calcola la statistica della pendenza.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# Set the seed for reproducibility
set.seed(4747)

# Calculate 1000 bootstrapped slopes
boot_slope <- twins %>%
  # Specify Foster vs. Biological
  ___ %>%
  # Generate 1000 bootstrap replicates
  ___ %>%
  # Calculate the slope statistic
  ___

# See the result  
boot_slope

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