무작위화 통계와 점그래프(dotplot)
주택 소유 변수(home ownership)를 여러 번 치환(permutation)하면, 두 변수가 관련이 없다는 가정과 일치하는 비율 차이를 생성할 수 있어요. 관심 있는 통계량은 stat = "diff in props"로 주어지는 비율 차이입니다. 무작위화한 통계량을 계산한 다음, 점그래프로 시각화할 거예요.
이 연습 문제에서는 infer 패키지의 네 단계를 모두 사용합니다:
specify는 반응 변수와 설명 변수를 지정합니다.hypothesize는 귀무가설을 선언합니다.generate는 재표집, 치환, 또는 시뮬레이션을 생성합니다.calculate는 요약 통계량을 계산합니다.
각 단계는 강의 전반에 걸쳐 다룹니다. 이 연습에서는 calculate() 코드를 작성하시면 됩니다.
dplyr, ggplot2, NHANES, infer 패키지는 이미 불러와 두었습니다. HomeOwn 변수를 셔플하여 생성한 100개의 비율 차이로 무작위화와 시각화를 반복해 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서의 추론 기초
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Perform 100 permutations
homeown_perm <- homes %>%
specify(HomeOwn ~ Gender, success = "Own") %>%
hypothesize(null = "independence") %>%
generate(reps = 100, type = "permute") %>%
___(___, order = ___)
# Print results to console
homeown_perm