t理論を使った信頼区間（CI）
これまでのコースでは、統計量に標準誤差の何倍かを足し引きする式で信頼区間を作成してきました。ブートストラップでは通常、標準誤差の2倍を使いますが、tに基づく理論では特定のt乗数を使います。
デフォルトの tidy() 呼び出しと、mutate() を使って信頼区間の下限・上限を明示的に計算する方法の両方で、傾きパラメータのCIを作成してください。どちらの方法も同じ計算に基づくため、まったく同じCIの値になるはずです。
alpha は 0.05 に設定されており、twins データセットの自由度は与えられています。
この演習はコースの一部です
R による線形回帰の推測
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。
alpha <- 0.05
degrees_of_freedom <- nrow(twins) - 2
# Calculate the confidence level
confidence_level <- ___
# Calculate the upper percentile cutoff
p_upper <- ___
# Find the critical value from the t-distribution
critical_value <- ___