置換の手順を一歩ずつ確認する

ランダム化分布を作成するためのコード理解を深めるために、この演習では infer フレームワークの手順を順に確認します。特に、生成されたリプリケート間の違いが、計算される統計量にどのように影響するかを見ていきます。

infer の各ステップを実行したら、各リプリケートで数値が少しずつ異なることに注目してください。

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Rによる推測の基礎

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演習の手順

dplyr と infer パッケージは、前の演習の disc データフレームとともに読み込まれています。

最初の3つのステップに対応する関数を呼び出してください。作業自体は用意されています。最初の3つの infer ステップを実行した結果を確認するのがあなたの役割です。
置換の効果を確認するために、
- 置換後のデータフレーム disc_perm を新しい変数 replicate でグループ化し、
- count() を使って関心のある変数（各 sex 内の promote）を集計します。
disc_perm を用いて、関心のある統計量を calculate() で計算します。stat は "diff in props" に、order は c("male", "female") に設定してください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Replicate the entire data frame, permuting the promote variable
disc_perm <- disc %>%
  specify(promote ~ sex, success = "promoted") %>%
  hypothesize(null = "independence") %>%
  generate(reps = 5, type = "permute")

disc_perm %>%
  # Group by replicate
  ___ %>%
  # Count per group
  ___

disc_perm %>%
  # Calculate difference in proportion, male then female
  ___

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