Metoda SE – bootstrap CI dla nachylenia

Badanie bliźniąt posłużyło do zbadania pytania, czy IQ jest wynikiem natury (genów) czy wychowania (środowiska). Gdyby IQ zależało wyłącznie od genów, jakiego nachylenia spodziewałbyś się w modelu liniowym?

Przypomnij sobie, że jednym ze sposobów tworzenia przedziału ufności dla statystyki jest wielokrotne obliczanie jej na podstawie różnych próbek bootstrapowych i wyznaczenie odchylenia standardowego tych statystyk.

Zbiór danych twins jest już wczytany do twojego środowiska pracy.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wnioskowanie w regresji liniowej w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Podobnie jak w poprzednim ćwiczeniu, zastosuj kroki infer na danych twins, aby określić model Foster vs. Biological, wygenerować 1000 replikacji bootstrapowych i obliczyć statystykę nachylenia.
Oblicz przedział ufności zmiennej stat jako średnią plus lub minus dwa odchylenia standardowe.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

set.seed(4747)

# Calculate the slope statistic 
# from 1000 bootstrap replicates of
# the Foster vs. Biological model
# of the twins dataset
boot_slope <- ___




# Create a confidence interval of stat
# 2 std devs each side of the mean
boot_slope %>% 
  summarize(
    lower = ___,
    upper = ___
  )

Edytuj i uruchom kod