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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.

คำแนะนำ 1 / 2

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  • infer 프레임워크를 사용해, 귀무 모형을 지정한 뒤 100번의 치환을 수행하여 주택 소유 상태(즉, HomeOwn)가 "female"과 "male" 집단 간에 차이가 있는지 평가하세요:
    • specify(), hypothesize(), generate()는 이미 완료되어 있습니다.
    • calculate()에서 통계량 "diff in props"를, 순서는 c("male", "female")로 설정해 계산하세요.