1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Основи інференції в R
Connected

Вправа

Бутстреп t-довірчий інтервал

Попередні вправи дали вам два висновки:

  1. Варіативність, пов'язану з \(\hat{p}\), можна виміряти повторною вибіркою з початкової вибірки.
  2. Коли ви знаєте варіативність \(\hat{p}\), ви можете використати її, щоб оцінити, наскільки далеко знаходиться істинна частка.

Зауважте, що рівень близькості (тут 95%) стосується того, як часто вибірка виявляється близькою до параметра сукупності. Ви ніколи не знатимете, чи конкретний набір даних близький до параметра чи далекий від нього, але відомо, що в довгій перспективі 95% зібраних вами вибірок мають давати оцінки в межах \(2SE\) від істинного параметра сукупності.

Голоси з одного опитування one_poll та дані з 1000 бутстреп-повторних вибірок one_poll_boot доступні у вашому робочому середовищі. Вони базуються на Експерименті 2 з початку цього розділу.

Як і в попередній вправі, коли йдеться про варіативність статистики, це число називають стандартною похибкою.

Інструкції

100 XP
  • Обчисліть \(\hat{p}\) і присвойте результат змінній p_hat. У виклику summarize() обчисліть stat як середнє для vote, що дорівнює "yes".
  • Знайдіть інтервал значень, правдоподібних для істинного параметра, обчисливши \(\hat{p} \pm 2SE\).
    • Нижня межа довірчого інтервалу (lower) — це p_hat мінус подвоєна стандартна похибка stat. Використайте sd(), щоб обчислити стандартну похибку.
    • Верхня межа (upper) — це p_hat плюс подвоєна стандартна похибка stat.