Побудова довірчого інтервалу (CI)
Ви бачили один приклад того, як p-hat може змінюватися під час ресемплінгу, але нам потрібно зробити це дуже багато разів, щоб добре оцінити його мінливість. Тут ви обчислите повний бутстреп-розподіл, щоб оцінити стандартну похибку (SE), яку буде використано для побудови довірчого інтервалу. Ви використаєте додаткове дієслово з пакета infer — calculate() — щоб спростити обчислення багатьох статистик для багатьох наборів даних.
Зверніть увагу на результат роботи calculate. Ця функція зводить ваш датафрейм до двох стовпців: один для «stat», а інший — для «replicate», якому він відповідає.
Коли ви побудуєте графік бутстреп-розподілу, побачите, що він має дзвоноподібну форму. Саме ця форма дозволяє додати та відняти дві SE, щоб отримати 95% інтервал.
Ця вправа є частиною курсу
Статистичні висновки для категоріальних даних у R
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Create bootstrap distribution for proportion with High conf
boot_dist <- gss2016 %>%
# Specify the response and success
specify(response = ___, ___ = "___") %>%
# Generate 500 bootstrap reps
generate(___ = ___, type = "bootstrap") %>%
# Calculate proportions
calculate(stat = "___")
# See the result
boot_dist