Проверка гипотез и доверительные интервалы
Как уже упоминалось в начале этой главы, между проверкой гипотез и доверительными интервалами существует тесная связь. Проверка гипотез позволяет выяснить, согласуется ли определённая гипотеза о мире с вашими данными. Доверительный интервал гипотез не предполагает — он лишь количественно оценивает неопределённость точечной оценки, добавляя и вычитая предельную погрешность.
В этом упражнении вы исследуете эту двойственность, построив доверительный интервал для разности пропорций d_hat. Для начала вот код, который вы использовали для формирования нулевого распределения:
# Reference code for null distribution
null <- gss2016 %>%
specify(cappun ~ sex, success = "FAVOR") %>%
hypothesize(null = "independence") %>%
generate(reps = 500, type = "permute") %>%
calculate(stat = "diff in props", order = c("FEMALE", "MALE"))`
Это упражнение является частью курса
Статистические выводы для категориальных данных в R
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Create the bootstrap distribution
___ <- gss2016 %>%
# Specify the variables and success
___ %>%
# Generate 500 bootstrap reps
___ %>%
# Calculate statistics
___