Бутстрэп данных

С помощью пакета infer и параметра type = "bootstrap" можно многократно брать выборки из набора данных, чтобы оценить выборочное распределение и стандартную ошибку коэффициента наклона. Использование выборочного распределения позволит напрямую построить доверительный интервал для наклона генеральной совокупности.

Это упражнение является частью курса

Вывод для линейной регрессии в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Используйте шаги infer, чтобы выполнить бутстрэп данных twins 1000 раз. Вызывать hypothesize() не нужно — вы строите доверительные интервалы, а не проверяете гипотезы!

Задайте зависимость Foster от Biological.
Сгенерируйте 1000 реплик методом бутстрэпа.
Вычислите статистику наклона.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Set the seed for reproducibility
set.seed(4747)

# Calculate 1000 bootstrapped slopes
boot_slope <- twins %>%
  # Specify Foster vs. Biological
  ___ %>%
  # Generate 1000 bootstrap replicates
  ___ %>%
  # Calculate the slope statistic
  ___

# See the result  
boot_slope

Редактировать и запускать код