データのブートストラップ
infer パッケージで type = "bootstrap" を使うと、データセットから繰り返しサンプリングして、傾き係数の標本分布と標準誤差を推定できます。標本分布を使えば、母集団の傾きに対する信頼区間を直接求められます。
この演習はコースの一部です
R による線形回帰の推測
演習の手順
infer の手順を使って、twins データを 1000 回ブートストラップしてください。いまは信頼区間を作るので仮説検定ではありません。hypothesize() は不要です！
Fosterを応答、Biologicalを説明として指定します。- ブートストラップで
1000個のレプリケートを生成します。 - 傾きの統計量を計算します。
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。
# Set the seed for reproducibility
set.seed(4747)
# Calculate 1000 bootstrapped slopes
boot_slope <- twins %>%
# Specify Foster vs. Biological
___ %>%
# Generate 1000 bootstrap replicates
___ %>%
# Calculate the slope statistic
___
# See the result
boot_slope