Método dos percentis - IC bootstrap para a inclinação

Como alternativa, um IC para a inclinação pode ser criado usando os percentis da distribuição das estatísticas de inclinação obtidas por bootstrap. Lembre que um IC é construído de forma que, ao longo de uma vida de análises, a taxa de cobertura de um IC seja (1-alfa)*100%. Se você sempre definir alfa = 0,05, então os intervalos de confiança de 95% irão capturar o parâmetro de interesse (ao longo da sua vida) 95% das vezes. Normalmente, nas 5% das vezes em que o intervalo não captura o parâmetro, às vezes o intervalo fica alto demais (2,5% das vezes) e às vezes fica baixo demais (2,5% das vezes).

As estimativas por bootstrap de slope, boot_slope, já estão carregadas no seu ambiente de trabalho.

Este exercício faz parte do curso

Inferência para Regressão Linear em R

Ver curso

Instruções do exercício

Defina alpha como 0,05 (embora, no seu próprio trabalho, você possa usar um nível de confiança diferente).
Calcule os percentis necessários para criar o intervalo de confiança.
- O ponto de corte do percentil inferior é metade de alpha.
- O ponto de corte do percentil superior é um menos metade de alpha.
Crie o intervalo de confiança de stat usando quantile() e os pontos de corte dos percentis. As extremidades do seu intervalo devem se chamar lower e upper.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Set alpha
alpha <- ___

# Set the lower percentile cutoff
p_lower <- ___

# Set the upper percentile cutoff
p_upper <- ___

# Create a confidence interval of stat using quantiles
boot_slope %>% 
  ___

Editar e executar o código