Перевірки гіпотез і довірчі інтервали
Як згадувалося на самому початку цього розділу, між перевірками гіпотез і довірчими інтервалами існує тісний зв'язок. Перша підходить до питання, чи узгоджується певна гіпотеза про світ з вашими даними. Друга не висуває гіпотези — вона просто кількісно оцінює вашу невизначеність щодо точкової оцінки, додаючи і віднімаючи межу похибки.
У цій вправі ви дослідите цю «двійковість», побудувавши довірчий інтервал для різниці часток d_hat. Щоб ви швидше стартували, нижче наведено код, який ви використовували для побудови нульового розподілу:
# Довідковий код для нульового розподілу
null <- gss2016 %>%
specify(cappun ~ sex, success = "FAVOR") %>%
hypothesize(null = "independence") %>%
generate(reps = 500, type = "permute") %>%
calculate(stat = "diff in props", order = c("FEMALE", "MALE"))`
Ця вправа є частиною курсу
Статистичні висновки для категоріальних даних у R
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Create the bootstrap distribution
___ <- gss2016 %>%
# Specify the variables and success
___ %>%
# Generate 500 bootstrap reps
___ %>%
# Calculate statistics
___