Efectul dimensiunii eșantionului asupra intervalelor de încredere bootstrap

Într-un exercițiu anterior cu răspuns multiplu, ai observat că, dacă reeșantionezi datele cu o dimensiune greșită (de exemplu, 300 sau 3 în loc de 30), eroarea standard (ES) a proporțiilor din eșantion este incorectă. Cu 300 de observații reeșantionate, ES era prea mică. Cu 3 observații reeșantionate, ES era prea mare.

În acest exercițiu, vei folosi eroarea standard incorectă (bazată pe dimensiunea greșită a eșantionului) pentru a construi un interval de încredere. Ideea este că atunci când eroarea standard este greșită, intervalul nu este nici util, nici corect.

Acest exercițiu face parte din cursul

Bazele inferenței în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

În script este prezentată o funcție pentru calcularea intervalului de încredere t bootstrap, calc_t_conf_int(). Citește codul și încearcă să îl înțelegi.
Apelează calc_t_conf_int() pe one_poll_boot pentru a calcula intervalul de încredere t corect.
Fă același lucru pe one_poll_boot_300, pentru a găsi un interval incorect pentru reeșantioanele de dimensiune 300.
Fă același lucru pe one_poll_boot_3, pentru a găsi un interval incorect pentru reeșantioanele de dimensiune 3.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

calc_t_conf_int <- function(resampled_dataset) {
  resampled_dataset %>%
    summarize(
      lower = p_hat - 2 * sd(stat),
      upper = p_hat + 2 * sd(stat)
    )
}

# Find the bootstrap t-confidence interval for 30 resamples
calc_t_conf_int(___)

# ... and for 300 resamples
___

# ... and for 3 resamples
___

Editează și rulează codul