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).

기울기에 대한 시뮬레이션 기반 신뢰구간

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