逐步完成置換流程

為了幫助你理解建立隨機化分配所用的程式碼，這個練習會帶你逐步走過 infer 架構的各步驟。特別是，你會看到產生出的各個 replicate 差異如何影響計算出的統計量。

執行完 infer 的步驟後，請留意每個 replicate 的數值都會略有不同。

本練習屬於課程

R 統計推論基礎

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練習說明

我們已為你載入 dplyr 與 infer 套件，以及上一個練習的 disc 資料框。

先呼叫前三個步驟所需的函式。主要工作已為你完成，你的任務是觀察呼叫 infer 前三個步驟後的結果。
為了看出置換的影響，
- 先用新的 replicate 變數對置換後的資料框 disc_perm 分群，然後
- 使用 count() 針對感興趣的變數進行計數（在各 sex 中的 promote）。
以 disc_perm 為資料，使用 calculate() 計算目標統計量。將 stat 設為 "diff in props"，order 設為 c("male", "female")。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# Replicate the entire data frame, permuting the promote variable
disc_perm <- disc %>%
  specify(promote ~ sex, success = "promoted") %>%
  hypothesize(null = "independence") %>%
  generate(reps = 5, type = "permute")

disc_perm %>%
  # Group by replicate
  ___ %>%
  # Count per group
  ___

disc_perm %>%
  # Calculate difference in proportion, male then female
  ___

編輯並執行程式碼