Obliczanie przedziałów ufności
Jeśli podajesz pojedynczą wartość estymowanej statystyki próby, na pewno będzie ona obarczona pewnym błędem. Na przykład, hipotetyczna proporcja opóźnionych dostaw wynosiła 6%. Nawet jeśli dowody wskazują na brak podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej, że proporcja ta równa się tej wartości, w każdej nowej próbie dostaw proporcja będzie nieco inna. Dlatego warto podać przedział ufności – możesz wtedy powiedzieć: „jesteśmy w 95% «pewni», że proporcja opóźnionych dostaw mieści się między A a B" (dla pewnych wartości A i B).
W kursie Sampling in R pokazano dwie metody obliczania przedziałów ufności. Tutaj skorzystasz z kwantyli rozkładu bootstrap, aby wyznaczyć przedział ufności.
Dostępne są: late_prop_samp oraz late_shipments_boot_distn; załadowana jest biblioteka dplyr.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Testowanie hipotez w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Calculate 95% confidence interval using quantile method
conf_int_quantile <- late_shipments_boot_distn %>%
___
# See the result
conf_int_quantile