Tiếp nối bài trước, bạn sẽ lặp lại quy trình lấy mẫu 100 lần để trực quan hóa phân phối lấy mẫu của các đường hồi quy được tạo ra từ 100 mẫu ngẫu nhiên khác nhau của quần thể.

Thay vì gọi lặp đi lặp lại sample_n() như ở bài trước, rep_sample_n() từ gói oilabs cung cấp một cách tiện lợi để tạo nhiều mẫu ngẫu nhiên. Hàm rep_sample_n() sẽ lặp lệnh sample_n() số lần bằng đối số reps.

Hàm do() từ dplyr cho phép bạn chạy lệnh lm riêng cho từng mức của một biến đã được group_by. Ở đây, biến nhóm là lần lặp khi lấy mẫu, nên mỗi lm được chạy trên một mẫu ngẫu nhiên khác nhau của dữ liệu.

Câu hỏi nghiên cứu

Create Your Free Account