Bootstrapping danych

Korzystając z pakietu infer z parametrem type = "bootstrap", możesz wielokrotnie próbkować zbiór danych, aby oszacować rozkład próbkowania i błąd standardowy współczynnika nachylenia. Rozkład próbkowania pozwoli ci bezpośrednio wyznaczyć przedział ufności dla nachylenia w populacji.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wnioskowanie w regresji liniowej w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Użyj kroków infer, aby przeprowadzić bootstrapping danych twins 1000 razy. Nie musisz wywoływać hypothesize(), ponieważ teraz tworzysz przedziały ufności, a nie testujesz hipotez!

Określ relację Foster względem Biological.
Wygeneruj 1000 replikacji metodą bootstrappingu.
Oblicz statystykę nachylenia.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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

Edytuj i uruchom kod