Bootstrap t-güven aralığı

Önceki egzersizler sana iki şey söyledi:

Orijinal örneklemden yeniden örnekleme yaparak \(\hat{p}\) ile ilişkili değişkenliği ölçebilirsin.
\(\hat{p}\)'nin değişkenliğini öğrendiğinde, bunu gerçek oranın ne kadar uzakta olduğunu ölçmenin bir yolu olarak kullanabilirsin.

Burada yakınlığın oranı (ör. %95), bir örneklemin anakütle parametresine yakın seçilme sıklığını ifade eder. Belirli bir veri kümesinin parametreye yakın mı uzak mı olduğunu asla bilemezsin; ama yaşamın boyunca topladığın örneklemlerin %95'inin, sana gerçek anakütle parametresinin \(2SE\) içinde kalan tahminler vermesi gerektiğini bilirsin.

Tek bir anketin oyları one_poll ve 1000 bootstrap yeniden örneklemesinin verileri one_poll_boot çalışma alanında mevcut. Bunlar bu bölümün başlarındaki Deney 2'ye dayanır.

Önceki egzersizde olduğu gibi, bir istatistiğin değişkenliğini tartışırken bu sayı standart hata olarak adlandırılır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Çıkarımın Temelleri

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

\(\hat{p}\)'yi hesapla ve sonucu p_hat olarak ata. summarize() çağrısında, stat'i vote değişkeninin "yes"e eşit olmasının ortalaması olarak hesapla.
\(\hat{p} \pm 2SE\) hesaplayarak gerçek parametre için makul değerlerden oluşan bir aralık bul.
- Güven aralığının lower sınırı, p_hat eksi statın standart hatasının iki katıdır. Standart hatayı hesaplamak için sd() kullan.
- upper sınırı ise, p_hat artı statın standart hatasının iki katıdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# From previous exercises
one_poll <- all_polls %>%
  filter(poll == 1) %>%
  select(vote)
one_poll_boot <- one_poll %>%
  specify(response = vote, success = "yes") %>%
  generate(reps = 1000, type = "bootstrap") %>% 
  calculate(stat = "prop")
  
p_hat <- one_poll %>%
  # Calculate proportion of yes votes
  summarize(stat = ___) %>%
  pull()

# Create an interval of plausible values
one_poll_boot %>%
  summarize(
    # Lower bound is p_hat minus 2 std errs
    lower = ___,
    # Upper bound is p_hat plus 2 std errs
    upper = ___
  )

Kodu Düzenle ve Çalıştır