IC prin aproximare
Metoda de aproximare oferă o alternativă pentru descrierea distribuției de eșantionare. În acest exercițiu, vei aplica această metodă pentru a construi un interval de încredere pentru proporția respondenților care locuiesc în regiunea Pacific.
Atunci când construiești orice interval de încredere, reține că ai nevoie de trei elemente: estimatorul punctual (în acest caz, p_hat), eroarea standard (SE) și numărul de erori standard de adăugat și scăzut. Pentru o distribuție de eșantionare în formă de clopot, adăugarea și scăderea a două SE corespunde unui nivel de încredere de 95%. Când folosești bootstrap, poți verifica dacă distribuția are formă de clopot, deoarece ai distribuția bootstrap pe care o poți reprezenta grafic. Când folosești aproximarea, zbori la vedere — ei bine, nu chiar la vedere, dar ești dependent de „regula empirică" pentru a te asigura că lucrezi cu o formă de clopot.
Acest exercițiu face parte din cursul
Inferență pentru date categoriale în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Calculate n as the number of rows
n <- nrow(gss2016)
# Calculate p_hat as the proportion in pacific meta region
p_hat <- gss2016 %>%
___(prop_pacific = ___(___ == "___")) %>%
pull()
# See the result
p_hat