仮想母集団 — 回帰直線まわりのばらつきが小さい場合
傾き係数に対応する標本分布を理解するには、標本や母集団の変化が傾き係数に与える影響を可視化することが有効です。ここでは、回帰直線まわりの応答変数の分散を小さくすると、傾きに関する統計量のばらつきがどのように変わるかを確認します。
この演習はコースの一部です
R による線形回帰の推測
演習の手順
- 描画済みのプロットを確認します。
- サンプリング用のコードで
popdataをnew_popdataに入れ替え、プロットを描き直します。 - 新しいプロットを見て、どのように違うかを確認します。
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。
# Update the sampling to use new_popdata
many_samples <- popdata %>%
rep_sample_n(size = 50, reps = 100)
# Rerun the plot; how does it change?
ggplot(many_samples, aes(x = explanatory, y = response, group = replicate)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)