Phương pháp bách phân vị - bootstrap CI cho hệ số dốc
Một cách khác, bạn có thể tạo khoảng tin cậy (CI) cho hệ số dốc bằng cách dùng các bách phân vị của phân phối các thống kê dốc đã bootstrap. Nhớ rằng CI được tạo sao cho, trong suốt quá trình phân tích lâu dài, tỷ lệ phủ (coverage rate) của CI là (1-alpha)*100%. Nếu bạn luôn đặt alpha = 0.05, thì các khoảng tin cậy 95% sẽ bao phủ tham số quan tâm (trong suốt “vòng đời” phân tích của bạn) 95% số lần. Thông thường, trong 5% số lần khoảng không bao phủ tham số, đôi khi khoảng quá cao (2.5% số lần) và đôi khi khoảng quá thấp (2.5% số lần).
Các ước lượng bootstrap của slope, boot_slope, đã được nạp vào không gian làm việc của bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Suy luận cho hồi quy tuyến tính trong R
Hướng dẫn bài tập
- Đặt
alphabằng 0.05 (dù trong công việc của bạn, có thể chọn mức tin cậy khác). - Tính các bách phân vị cần thiết để tạo khoảng tin cậy.
- Ngưỡng bách phân vị dưới là bằng một nửa
alpha. - Ngưỡng bách phân vị trên là bằng một trừ một nửa
alpha.
- Ngưỡng bách phân vị dưới là bằng một nửa
- Tạo khoảng tin cậy của
statbằngquantile()và các ngưỡng bách phân vị. Đặt tên hai đầu mút của khoảng làlowervàupper.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Set alpha
alpha <- ___
# Set the lower percentile cutoff
p_lower <- ___
# Set the upper percentile cutoff
p_upper <- ___
# Create a confidence interval of stat using quantiles
boot_slope %>%
___