1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Suy luận cho dữ liệu phân loại trong R
Connected

Bài tập

Kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậy

Như đã đề cập ở đầu chương, kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậy có mối liên hệ chặt chẽ. Kiểm định giả thuyết xem liệu một giả thuyết cụ thể về thế giới có nhất quán với dữ liệu của bạn hay không. Khoảng tin cậy thì không đặt ra giả thuyết; nó chỉ định lượng mức độ bất định quanh ước lượng điểm của bạn bằng cách cộng/trừ biên sai số.

Trong bài tập này, bạn sẽ khám phá tính đối ngẫu đó bằng cách xây dựng một khoảng tin cậy quanh chênh lệch tỷ lệ, d_hat. Để bạn bắt đầu, đây là đoạn mã bạn đã dùng để tạo phân phối giả thuyết không:

# Reference code for null distribution
null <- gss2016 %>%
   specify(cappun ~ sex, success = "FAVOR") %>%
   hypothesize(null = "independence") %>%
   generate(reps = 500, type = "permute") %>%
   calculate(stat = "diff in props", order = c("FEMALE", "MALE"))`

Hướng dẫn 1/2

undefined XP
    1
    2

Điều chỉnh mã dùng để tạo phân phối giả thuyết không trong kiểm định giả thuyết thành phân phối bootstrap để dùng cho khoảng tin cậy.

  • Bỏ bước giả thuyết.
  • Đổi kiểu sinh mẫu thành "bootstrap".
  • Lưu lại dưới tên boot.