População hipotética - menos variabilidade na direção x
Para entender a distribuição amostral associada ao coeficiente angular, é útil visualizar o impacto que mudanças na amostra e na população têm sobre esse coeficiente. Aqui, reduzir a variância associada à variável explicativa ao redor da reta altera a variabilidade associada às estatísticas do coeficiente angular.
Este exercício faz parte do curso
Inferência para Regressão Linear em R
Instruções do exercício
- Observe o gráfico que já foi desenhado para você.
- Troque
popdataporeven_newer_popdatano código de amostragem e redesenhe o gráfico. - Defina os limites do eixo x de -17 a 17 (para ficar igual ao anterior).
- Olhe o novo gráfico. O que mudou?
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Update the sampling to use even_newer_popdata
many_samples <- popdata %>%
rep_sample_n(size = 50, reps = 100)
# Update and rerun the plot; how does it change?
ggplot(many_samples, aes(x = explanatory, y = response, group = replicate)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
# Set the x-axis limit from -17 to 17
___