傾きの標準誤差（SE）
前の演習では、説明変数と応答変数の間に関係がない（帰無仮説）というモデルの下で、10 個の異なる傾きを生成しました。ここでは、帰無仮説下の傾き計算を 1000 回繰り返し、傾き係数の帰無サンプリング分布を作成します。この帰無サンプリング分布は、元のデータと比較するためのベンチマークとして使います。その後、この帰無サンプリング分布の平均と標準偏差を計算します。
この演習はコースの一部です
R による線形回帰の推測
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。
# Simulate 500 slopes with a permuted dataset
perm_slope <- twins %>%
# Specify Foster vs. Biological
___ %>%
# Use a null hypothesis of independence
___ %>%
# Generate 500 permutation replicates
___ %>%
# Calculate the slope statistic
___