パーセンタイル法 - 傾きのブートストラップCI
別法として、ブートストラップで得た傾き統計量の分布のパーセンタイルを使って、傾きのCIを作成できます。CIは、生涯を通じた多数の解析において、被覆率が (1 - alpha) × 100% になるように作られます。常に alpha = 0.05 と設定するなら、95%信頼区間は（生涯の試行全体で）関心のある母数を95%の確率で含みます。通常、区間が母数を外す5%のうち、区間が高すぎることが2.5%、低すぎることが2.5%あります。
sl ope のブートストラップ推定量である boot_slope は、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
alphaを 0.05 に設定します（ご自身の作業では、別の信頼水準を使ってもかまいません）。- 信頼区間の作成に必要なパーセンタイルを計算します。
- 下側のパーセンタイルのしきい値は
alphaの半分です。 - 上側のパーセンタイルのしきい値は 1 から
alphaの半分を引いた値です。
- 下側のパーセンタイルのしきい値は
- パーセンタイルのしきい値と
quantile()を使って、statの信頼区間を作成します。区間の端はlowerとupperという名前にします。
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 alpha
alpha <- ___
# Set the lower percentile cutoff
p_lower <- ___
# Set the upper percentile cutoff
p_upper <- ___
# Create a confidence interval of stat using quantiles
boot_slope %>%
___