外れ値の有無での推測（ランダマイゼーション）

ランダマイゼーション検定を使って、外れ値が線形モデルの推測的結論に与える影響を評価できます。hypdata_out データでランダマイゼーション検定を2回実行しましょう。1回は外れ値を含む場合、もう1回は外れ値を除いた場合です。コード行を長めに展開しているのは、ランダマイゼーション検定の各ステップを明確に示すためです。

外れ値を含むデータフレーム hypdata_out と（外れ値を除いた）hypdata_noout を用いて、元の各データセットに対する置換傾き（permuted slopes）を格納したデータフレーム perm_slope_out と perm_slope_noout が作成されています。観測された値は obs_slope_out と obs_slope_noout に保存されています。