Густина рандомізації

Використання 100 повторів допомагає зрозуміти механізм перетасовування. Однак 100 — замало, щоб побачити повний діапазон імовірних значень нульових різниць у частках.

Згадайте чотири кроки статистичного висновування. Це ті самі чотири кроки, які ви застосовуватимете в усіх вправах з інференції в цьому курсі та в подальших курсах зі статистичного висновування. Скористайтеся назвами функцій, щоб пригадати послідовність аналізу.

specify задає залежну та пояснювальну змінні.
hypothesize формулює нульову гіпотезу.
generate створює повторні вибірки, перестановки або моделювання.
calculate обчислює підсумкові статистики.

У цій вправі ви повторите процес 1000 разів, щоб побачити повний розподіл нульових різниць у частках.

Ця вправа є частиною курсу

Основи інференції в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Пакети dplyr, ggplot2, NHANES та infer уже завантажено для вас.

Згенеруйте 1000 різниць у частках, перетасовуючи змінну HomeOwn за допомогою синтаксису infer. Нагадаємо синтаксис infer:
- specify — вкажіть, що нас цікавить зв'язок між HomeOwn і Gender, а успіхом у цьому контексті є володіння житлом, success = "Own".
- hypothesize — припустіть, що нульова гіпотеза істинна, де null = "independence" (тобто стать і володіння житлом не пов'язані).
- generate — виконайте 1000 перестановок; встановіть reps у 1000.
- calculate — обчисліть статистику stat = "diff in props" з порядком c("male", "female").
Запустіть код для графіка густини, щоб отримати згладжене візуальне подання розподілу різниць. Яку форму має крива?

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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()

Редагувати та запускати код