Rastgeleleştirme yoğunluğu

100 tekrar, permütasyon mekanizmasını anlamana yardımcı olur. Ancak, oranlardaki sıfır hipotezi farklarının olası değerlerinin tüm aralığını gözlemlemek için 100 yeterli değildir.

Çıkarımın dört adımını hatırla. Bu adımlar, bu kurstaki ve gelecekteki istatistiksel çıkarım kurslarındaki tüm çıkarım egzersizlerinde kullanılacak aynı dört adımdır. Analiz sürecini hatırlamana yardımcı olması için fonksiyon adlarını kullan.

specify yanıt ve açıklayıcı değişkenleri belirler.
hypothesize sıfır hipotezini tanımlar.
generate yeniden örneklemeleri, permütasyonları veya benzetimleri (simülasyonları) üretir.
calculate özet istatistikleri hesaplar.

Bu egzersizde, oranlardaki sıfır hipotezi farklarının tam dağılımını görmek için işlemi 1000 kez tekrarlayacaksın.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Çıkarımın Temelleri

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

dplyr, ggplot2, NHANES ve infer paketleri senin için yüklendi.

infer sözdizimini kullanarak HomeOwn değişkenini karıştırıp 1000 oran farkı üret. infer sözdizimini hatırla:
- İlgilendiğin ilişkiyi HomeOwn ile Gender arasında specify et ve bu bağlamda başarı ev sahipliğidir: success = "Own".
- null = "independence" olduğu (yani cinsiyet ile ev sahipliğinin ilişkili olmadığı) sıfır hipotezini hypothesize et.
- 1000 permütasyon generate et; reps değerini 1000 olarak ayarla.
- stat = "diff in props" istatistiğini c("male", "female") sırasıyla calculate et.
Farkların dağılımının yumuşatılmış görsel temsilini oluşturmak için yoğunluk grafiği kodunu çalıştır. Eğrinin şekli nasıl görünüyor?

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Perform 1000 permutations
homeown_perm <- homes %>%
  # Specify HomeOwn vs. Gender, with `"Own" as success
  ___(___ ~ ___, success = "___") %>%
  # Use a null hypothesis of independence
  ___(___) %>% 
  # Generate 1000 repetitions (by permutation)
  ___(reps = ___, type = "permute") %>% 
  # Calculate the difference in proportions (male then female)
  ___(___, order = ___))

# Density plot of 1000 permuted differences in proportions
ggplot(homeown_perm, aes(x = stat)) + 
  geom_density()

Kodu Düzenle ve Çalıştır