회귀선 겹쳐 그리기
앞선 연습 문제에 이어, 이번에는 표본 추출 과정을 100번 반복하여 100개의 서로 다른 무작위 표본에서 생성된 회귀선의 표본 분포를 시각화해 보겠습니다.
이전 연습 문제에서처럼 sample_n()을 반복 호출하는 대신, oilabs 패키지의 rep_sample_n()을 사용하면 여러 무작위 표본을 편리하게 생성할 수 있습니다. rep_sample_n() 함수는 sample_n() 명령을 reps에 지정한 횟수만큼 반복합니다.
dplyr의 do() 함수를 사용하면 group_by()로 그룹화된 변수의 각 수준별로 lm 호출을 개별 실행할 수 있습니다. 여기서 그룹 변수는 표본 추출 반복 횟수이므로, 각 lm은 서로 다른 무작위 표본 데이터에 대해 실행됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R을 활용한 선형 회귀 추론
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Set the seed for reproducibility
set.seed(4747)
# Repeatedly sample the population without replacement
many_samples <- popdata %>%
___
# See the result
glimpse(many_samples)