Влияние объёма выборки на доверительные интервалы бутстрэпа

В одном из предыдущих заданий с множественным выбором вы заметили: если повторно брать выборку неправильного размера (например, 300 или 3 вместо 30), стандартная ошибка (SE) выборочных долей оказывается некорректной. При 300 наблюдениях в повторной выборке SE получается слишком маленькой, а при 3 наблюдениях — слишком большой.

В этом упражнении вы воспользуетесь некорректной стандартной ошибкой (рассчитанной на основе неправильного размера выборки), чтобы построить доверительный интервал. Идея состоит в том, что при неверной стандартной ошибке полученный интервал не только теряет практическую ценность, но и оказывается статистически некорректным.

Это упражнение является частью курса

Основы статистического вывода в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

В скрипте представлена функция для вычисления t-доверительного интервала методом бутстрэпа — calc_t_conf_int(). Изучите код и разберитесь, как она работает.
Вызовите calc_t_conf_int() для one_poll_boot, чтобы вычислить корректный t-доверительный интервал.
Сделайте то же самое для one_poll_boot_300, чтобы получить некорректный интервал для повторных выборок размером 300.
Сделайте то же самое для one_poll_boot_3, чтобы получить некорректный интервал для повторных выборок размером 3.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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
___

Редактировать и запускать код