백분위가 부트스트랩 신뢰구간에 미치는 영향
대부분의 과학자는 추정치의 불확실성을 정량화할 때 95% 신뢰구간을 사용해요. 즉, 평생에 걸쳐 신뢰구간을 여러 번 만들면 그중 95%만이 실제로 추정하려는 모수를 포함한다는 점을 이해하고 있어요.
하지만, 더 엄격하거나 더 완화된 신뢰구간(그리고 이에 따른 오류율)이 필요한 연구들도 있어요.
이전 단계에서 부트스트랩으로 얻은 \(\hat{p}^*\) 값은 이미 one_poll_boot에 로드되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서의 추론 기초
연습 안내
get_confidence_interval()을 호출해level을0.95로 설정하여 95% 백분위 신뢰구간을 계산하세요.- 같은 방식으로 99% 신뢰구간도 계산하세요,
- … 그리고 90% 신뢰구간도 계산하세요.
- 방금 계산한 결과는
conf_int_data라는 데이터프레임에 저장되어 있어요. 이 데이터셋으로 가로축ci_percent, 세로축ci_endpoints를 사용해 그림을 그리고,geom_line()으로 선 레이어를 추가하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Calculate a 95% bootstrap percentile interval
one_poll_boot %>%
___(___)
# Calculate a 99% bootstrap percentile interval
___ %>%
___(___)
# Calculate a 90% bootstrap percentile interval
___ %>%
___(___)
# Plot ci_endpoints vs. ci_percent to compare the intervals
ggplot(conf_int_data, aes(___, ___)) +
# Add a line layer
___()