Örneklem büyüklüğünün bootstrap GA'larına etkisi

Önceki bir çoktan seçmeli egzersizde, veriyi yanlış büyüklükte yeniden örneklediğinde (ör. 30 yerine 300 veya 3) örnek oranlarının standart hatasının (SE) sapacağını fark etmiştin. 300 yeniden örneklemde SE çok küçüktü. 3 yeniden örneklemde ise SE çok büyüktü.

Burada, güven aralığı oluşturmak için yanlış standart hatayı (yanlış örneklem büyüklüğüne dayalı) kullanacaksın. Fikir şu: standart hata saptığında, elde edilen aralık pek kullanışlı olmadığı gibi doğru da değildir.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Çıkarımın Temelleri

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Bootstrap t-güven aralığını hesaplayan bir fonksiyon olan calc_t_conf_int() betikte gösteriliyor. Kodu oku ve anlamaya çalış.
Doğru t-güven aralığını hesaplamak için calc_t_conf_int() fonksiyonunu one_poll_boot üzerinde çalıştır.
300 büyüklüğündeki yeniden örneklemler için hatalı aralığı bulmak üzere aynı işlemi one_poll_boot_300 üzerinde yap.
3 büyüklüğündeki yeniden örneklemler için hatalı aralığı bulmak üzere aynı işlemi one_poll_boot_3 üzerinde yap.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

calc_t_conf_int <- function(resampled_dataset) {
  resampled_dataset %>%
    summarize(
      lower = p_hat - 2 * sd(stat),
      upper = p_hat + 2 * sd(stat)
    )
}

# Find the bootstrap t-confidence interval for 30 resamples
calc_t_conf_int(___)

# ... and for 300 resamples
___

# ... and for 3 resamples
___

Kodu Düzenle ve Çalıştır