Distribuția de eșantionare nulă a pantei
În capitolul anterior, ai investigat distribuția de eșantionare a pantei dintr-o populație în care panta era diferită de zero. În mod obișnuit, însă, pentru a realiza inferențe, trebuie să cunoști distribuția de eșantionare a pantei în condițiile ipotezei că nu există nicio relație între variabila explicativă și variabila răspuns. În plus, în majoritatea situațiilor, nu cunoști populația din care provin datele, astfel că distribuția de eșantionare nulă trebuie derivată exclusiv din setul de date original.
La mijlocul secolului al XX-lea, a fost realizat un studiu care a urmărit gemeni identici separați la naștere: un copil a fost crescut în familia biologică, iar celălalt într-o familie adoptivă. Pentru a răspunde la întrebarea dacă inteligența este rezultatul naturii sau al educației, ambii copii au fost supuși unor teste de IQ. Datele obținute conțin scorurile de IQ ale gemenilor crescuți în familie adoptivă (Foster este variabila răspuns) și ale celor crescuți în familia biologică (Biological este variabila explicativă).
În acest exercițiu vei folosi funcția pull(). Aceasta primește un cadru de date și returnează coloana selectată sub formă de vector (similar cu $).
Acest exercițiu face parte din cursul
Inferență pentru regresia liniară în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
library(infer)
# Calculate the observed slope
# Run a lin. reg. of Foster vs. Biological on the twins data
obs_slope <- ___(___, ___) %>%
# Tidy the result
___() %>%
# Filter for rows where term equal Biological
___(___) %>%
# Pull out the estimate column
___(___)
# See the result
obs_slope