Generare una distribuzione bootstrap
Il processo per generare una distribuzione bootstrap è sorprendentemente simile a quello per generare una distribuzione campionaria; cambia solo il primo passo.
Per creare una distribuzione campionaria, parti dalla popolazione ed effettui un campionamento senza reinserimento. Per creare una distribuzione bootstrap, parti da un campione e lo ricampioni con reinserimento. Dopo di ciò, i passaggi sono gli stessi: calcola la statistica riassuntiva che ti interessa su quel campione/ricampione, poi replica il processo molte volte. In entrambi i casi, puoi visualizzare la distribuzione con un istogramma.
Qui, spotify_sample è un sottoinsieme del dataset spotify_population. Per rendere più chiaro come funziona il ricampionamento, è stata aggiunta una colonna con l’ID di riga e sono state incluse solo il nome dell’artista, il titolo del brano e la colonna danceability.
spotify_sample è disponibile; dplyr e ggplot2 sono caricati.
Questo esercizio fa parte del corso
Campionamento in R
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Generate 1 bootstrap resample
spotify_1_resample <- ___
# See the result
spotify_1_resample