Metodo dei percentili - bootstrap CI per la pendenza

In alternativa, è possibile creare un CI per la pendenza usando i percentili della distribuzione delle statistiche di pendenza bootstrap. Ricorda che un CI è costruito in modo tale che, nell’arco di molte analisi, il tasso di copertura di un CI è (1-alpha)*100%. Se imposti sempre alpha = 0.05, allora gli intervalli di confidenza al 95% cattureranno il parametro di interesse (nel lungo periodo) il 95% delle volte. In genere, nel 5% dei casi in cui l’intervallo non include il parametro, a volte l’intervallo è troppo alto (2.5% delle volte) e a volte è troppo basso (2.5% delle volte).

Le stime bootstrap di slope, boot_slope, sono già caricate nel tuo workspace.

Questo esercizio fa parte del corso

Inferenza per la regressione lineare in R

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Istruzioni dell'esercizio

Imposta alpha a 0.05 (per il tuo lavoro, sentiti libero di usare un diverso livello di confidenza).
Calcola i percentili rilevanti necessari per costruire l'intervallo di confidenza.
- Il cut-off del percentile inferiore è a metà di alpha.
- Il cut-off del percentile superiore è a uno meno metà di alpha.
Crea l'intervallo di confidenza di stat usando quantile() e i cut-off dei percentili. Gli estremi del tuo intervallo devono chiamarsi lower e upper.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# Set alpha
alpha <- ___

# Set the lower percentile cutoff
p_lower <- ___

# Set the upper percentile cutoff
p_upper <- ___

# Create a confidence interval of stat using quantiles
boot_slope %>% 
  ___

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