기울기의 귀무 표본 분포
이전 챕터에서는 기울기가 0이 아닌 모집단에서 기울기의 표본 분포를 살펴보았습니다. 그런데 실제로 통계적 추론을 수행할 때는, 설명 변수와 반응 변수 사이에 아무런 관계가 없다는 가설 하에서의 기울기 표본 분포, 즉 귀무 표본 분포를 알아야 합니다. 또한 대부분의 상황에서는 데이터가 추출된 모집단을 알 수 없으므로, 귀무 표본 분포는 원래 데이터셋만을 이용해 도출해야 합니다.
20세기 중반, 출생 직후 헤어진 일란성 쌍둥이를 추적한 연구가 진행되었습니다. 한 아이는 친부모 가정에서, 다른 아이는 위탁 가정에서 자랐습니다. 지능이 선천적인 것인지 후천적인 것인지를 규명하기 위해 두 아이 모두 IQ 검사를 받았습니다. 이 데이터에는 위탁 양육된 쌍둥이의 IQ(Foster가 반응 변수)와 친부모 가정에서 자란 쌍둥이의 IQ(Biological이 설명 변수)가 담겨 있습니다.
이번 연습 문제에서는 pull() 함수를 사용합니다. 이 함수는 데이터 프레임에서 특정 열을 벡터로 반환합니다($와 유사한 방식입니다).
이 연습은 강의의 일부입니다
R을 활용한 선형 회귀 추론
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
library(infer)
# Calculate the observed slope
# Run a lin. reg. of Foster vs. Biological on the twins data
obs_slope <- ___(___, ___) %>%
# Tidy the result
___() %>%
# Filter for rows where term equal Biological
___(___) %>%
# Pull out the estimate column
___(___)
# See the result
obs_slope