가상 모집단 - 직선 주변의 변동성 감소
기울기 계수와 관련된 표집 분포를 이해하려면, 표본과 모집단의 변화가 기울기 계수에 미치는 영향을 시각화하는 것이 중요합니다. 여기서는 반응 변수의 분산을 줄이면 직선 주변의 변동성이 감소하고, 이에 따라 기울기 통계량의 변동성도 달라집니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R을 활용한 선형 회귀 추론
연습 안내
- 미리 그려진 그래프를 살펴보세요.
- 표집 코드에서
popdata를new_popdata로 교체한 후 그래프를 다시 그려 보세요. - 새로운 그래프를 확인해 보세요. 기존 그래프와 어떻게 다른가요?
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Update the sampling to use new_popdata
many_samples <- popdata %>%
rep_sample_n(size = 50, reps = 100)
# Rerun the plot; how does it change?
ggplot(many_samples, aes(x = explanatory, y = response, group = replicate)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)