데이터 부트스트래핑
infer 패키지에서 type = "bootstrap"을 사용하면 데이터셋에서 반복적으로 표본을 추출하여 기울기 계수의 표본 분포와 표준 오차를 추정할 수 있습니다. 표본 분포를 활용하면 모집단 기울기에 대한 신뢰 구간을 직접 구할 수 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R을 활용한 선형 회귀 추론
연습 안내
infer 단계를 사용하여 twins 데이터를 1000번 부트스트래핑하세요. 지금은 신뢰 구간을 구하는 것이므로 가설 검정이 필요하지 않습니다. hypothesize()는 생략해도 됩니다!
Foster와Biological을 지정하세요.- 부트스트래핑으로 복제본을
1000개 생성하세요. - 기울기 통계량을 계산하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Set the seed for reproducibility
set.seed(4747)
# Calculate 1000 bootstrapped slopes
boot_slope <- twins %>%
# Specify Foster vs. Biological
___ %>%
# Generate 1000 bootstrap replicates
___ %>%
# Calculate the slope statistic
___
# See the result
boot_slope