Ảnh hưởng của phần trăm đến khoảng tin cậy bootstrap
Hầu hết các nhà khoa học dùng khoảng 95% để định lượng mức độ không chắc chắn quanh một ước lượng. Nghĩa là, họ hiểu rằng trong suốt sự nghiệp xây dựng các khoảng tin cậy, chỉ khoảng 95% trong số đó thực sự chứa tham số mà họ muốn ước tính.
Tuy nhiên, có những nghiên cứu cần khoảng tin cậy nghiêm ngặt hơn hoặc lỏng hơn (và các mức sai số kéo theo).
Các giá trị \(\hat{p}^*\) đã được bootstrap trước đó đã được nạp sẵn và có trong one_poll_boot.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nền tảng Suy luận trong R
Hướng dẫn bài tập
- Tính khoảng bách phân 95% bằng cách gọi
get_confidence_interval()vớilevelđặt là0.95. - Làm tương tự cho khoảng 99%,
- … và khoảng 90%.
- Kết quả bạn vừa thu được được lưu trong một dataframe tên
conf_int_data. Với dữ liệu này, hãy vẽci_endpoints(trục dọc) theoci_percent(trục ngang), và thêm một lớp đường bằnggeom_line().
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Calculate a 95% bootstrap percentile interval
one_poll_boot %>%
___(___)
# Calculate a 99% bootstrap percentile interval
___ %>%
___(___)
# Calculate a 90% bootstrap percentile interval
___ %>%
___(___)
# Plot ci_endpoints vs. ci_percent to compare the intervals
ggplot(conf_int_data, aes(___, ___)) +
# Add a line layer
___()