SE при меньшем объёме данных
Чем меньше данных для построения оценки, тем больше неопределённость в этой оценке. Это отражается в стандартной ошибке. В этом упражнении вы почувствуете эту зависимость, исследуя наборы данных разного размера.
На основе gss2016 для вас созданы два уменьшенных набора данных: gss2016_small, содержащий 50 наблюдений, и gss2016_smaller — всего 10 наблюдений.
Это упражнение является частью курса
Статистические выводы для категориальных данных в R
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Create bootstrap distribution for proportion
boot_dist_small <- ___ %>%
# Specify the variable and success
___ %>%
# Generate 500 bootstrap reps
___ %>%
# Calculate the statistic
___
# See the result
glimpse(boot_dist_small)