시작하기무료로 시작하기

부트스트랩 신뢰구간에서 표본 크기의 영향

이전 객관식 연습에서 표본 크기를 잘못 지정해(예: 30이 아니라 300 또는 3) 리샘플링하면 표본 비율의 표준 오차(SE)가 달라진다는 것을 확인하셨죠. 관측치를 300개로 리샘플링하면 SE가 너무 작았고, 3개로 리샘플링하면 SE가 너무 컸습니다.

여기서는 잘못된 표본 크기에 근거해 계산된, 즉 잘못된 표준 오차를 사용해 신뢰구간을 만들어 보겠습니다. 요지는 표준 오차가 틀리면 신뢰구간도 유용하지 않을 뿐 아니라 정확하지도 않다는 점입니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R에서의 추론 기초

강의 보기

연습 안내

  • 부트스트랩 t-신뢰구간을 계산하는 함수 calc_t_conf_int()가 스크립트에 제시되어 있습니다. 코드를 읽고 동작을 이해해 보세요.
  • one_poll_boot에 대해 calc_t_conf_int()를 호출하여 올바른 t-신뢰구간을 계산하세요.
  • 표본 크기 300으로 리샘플링한 one_poll_boot_300에도 동일하게 적용해, 잘못된 구간을 확인하세요.
  • 표본 크기 3으로 리샘플링한 one_poll_boot_3에도 동일하게 적용해, 잘못된 구간을 확인하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

calc_t_conf_int <- function(resampled_dataset) {
  resampled_dataset %>%
    summarize(
      lower = p_hat - 2 * sd(stat),
      upper = p_hat + 2 * sd(stat)
    )
}

# Find the bootstrap t-confidence interval for 30 resamples
calc_t_conf_int(___)

# ... and for 300 resamples
___

# ... and for 3 resamples
___
코드 편집 및 실행