Сравнение рандомизационного вывода и вывода на основе t-распределения

Когда технические условия (см. следующую главу) выполнены, рандомизационный критерий и критерий на основе t-распределения должны давать эквивалентные выводы. Результаты не будут совпадать точно, поскольку методы различаются. Однако p-значения и доверительные интервалы должны быть достаточно близки.

Это упражнение является частью курса

Вывод для линейной регрессии в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Вычислите модуль наблюдаемого наклона obs_slope.
Добавьте в perm_slope столбец с модулем наклона для каждой перестановочной реплики. Столбец с наклоном называется stat.
В вызове summarize() вычислите p-значение как долю оценок модуля наклона, которые не менее экстремальны, чем наблюдаемая оценка модуля наклона.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# The slope in the observed data and each permutation replicate
obs_slope
perm_slope

# Calculate the absolute value of the observed slope
abs_obs_slope <- ___

# Find the p-value
perm_slope %>%
  # Add a column for the absolute value of stat
  ___ %>%
  summarize(
    # Calculate prop'n permuted values at least as extreme as observed
    p_value = ___
  )

Редактировать и запускать код