回帰直線を重ねて描く
前の演習を発展させ、母集団からの異なるランダムサンプル100個により生成される回帰直線の標本分布を可視化するため、サンプリングを100回繰り返します。
前の演習のように sample_n() を繰り返し呼び出す代わりに、oilabs パッケージの rep_sample_n() を使うと、多くのランダムサンプルを簡単に生成できます。rep_sample_n() は sample_n() コマンドを reps 回繰り返します。
また、dplyr の do() を使うと、group_by 済みの変数の各レベルごとに個別に lm を実行できます。ここではグループ変数がサンプリングのレプリケートなので、各 lm はデータの異なるランダムサンプルに対して実行されます。
この演習はコースの一部です
R による線形回帰の推測
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。
# Set the seed for reproducibility
set.seed(4747)
# Repeatedly sample the population without replacement
many_samples <- popdata %>%
___
# See the result
glimpse(many_samples)