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p-hat의 변동성 시각화

이전 연습 문제에서 표본으로 얻은 $\hat{p}\(와 \)\hat{p}^*\( 값의 변동성을 비교하려면, 두 분포를 시각화해 보면 좋습니다. 다시 정리하면, 연습 문제에서는 \)\hat{p}\(와 \)\hat{p}^*$의 변동성을 살펴보기 위해 두 가지 실험을 진행했습니다.

  • 실험 1: 매우 큰 모집단에서 반복적으로 표본 추출(\(n = 30\))하기(이상적이지만 비현실적)
  • 실험 2: 크기가 30인 단일 표본에서 복원 추출로 반복 재표집(\(n = 30\))하기

이 연습은 강의의 일부입니다

R에서의 추론 기초

강의 보기

연습 안내

  • bind_rows()를 사용해 ex1_props와 ex2_props의 데이터를 결합하고, 이를 both_ex_props라고 하세요. 데이터셋 ID 열 experiment가 생성됩니다.
  • both_ex_props를 사용해 experiment로 색을 구분한 stat을 그리세요.
  • geom_density()로 밀도 곡선을 추가하고, 대역폭 인수 bw를 0.1로 설정하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Combine data from both experiments
both_ex_props <- ___(___, ___, .id = "experiment")

# Using both_ex_props, plot stat colored by experiment
ggplot(___, aes(___, color = ___)) + 
  # Add a density layer with bandwidth 0.1
  ___(bw = ___)
코드 편집 및 실행