SE 法 - 傾きのブートストラップ信頼区間
双子の研究は、IQ が生まれつき（遺伝）か、育ち（環境）かという問いを検証するために用いられました。もし IQ が完全に生まれつきの結果だとしたら、線形モデルの傾きはどのような値になると予想されますか？
統計量の信頼区間を作る 1 つの方法は、異なるブートストラップ標本で統計量を繰り返し計算し、ブートストラップ統計量に対応する標準偏差を求めることでした。
twins データはすでにワークスペースに読み込まれています。
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
- 前の演習と同様に、
twinsデータでinferの手順を使い、FosterとBiologicalのモデルを指定し、ブートストラップ複製を 1000 回生成して、傾きの統計量を計算します。 statの信頼区間を、平均値 ± 2 標準偏差として計算します。
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.seed(4747)
# Calculate the slope statistic
# from 1000 bootstrap replicates of
# the Foster vs. Biological model
# of the twins dataset
boot_slope <- ___
# Create a confidence interval of stat
# 2 std devs each side of the mean
boot_slope %>%
summarize(
lower = ___,
upper = ___
)