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  3. R을 활용한 선형 회귀 추론
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道练习

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).

说明 1/2

undefined XP
  • 1
    • twins 데이터셋에서 Foster를 Biological에 대해 선형 회귀를 실행하세요.
    • 결과를 정리(tidy)하세요.
    • term이 "Biological"인 행을 필터링하세요.
    • pull()을 사용하여 estimate 열을 추출하세요.
  • 2

    기울기 10개를 시뮬레이션하세요.

    • specify()를 사용하여 Foster와 Biological의 관계를 지정하세요(선형 회귀와 동일한 공식을 사용합니다).
    • hypothesize()를 사용하여 "independence"의 귀무 가설(null)을 설정하세요.
    • generate()를 사용하여 "permute" 유형(type)의 복제본(reps) 10개를 생성하세요.
    • calculate()를 사용하여 요약 통계량(stat) "slope"를 계산하세요.