利用近似法构建置信区间
近似法提供了描述抽样分布的另一种途径。在本练习中，您将应用近似法，为居住在太平洋（pacific）地区的受访者比例构建一个置信区间。
在构建任何置信区间时，需要三要素：点估计（此处为 p_hat）、标准误（SE），以及需要加减的标准误个数。对于钟形（正态）抽样分布，加减 2 个 SE 对应约 95% 的置信水平。使用自助法（bootstrap）时，您可以通过绘制自助分布来检查其是否近似钟形。使用近似法时，您相当于"摸着石头过河"——也不完全是盲目，但确实需要依赖"经验法则"来确保分布近似钟形。
本练习是课程的一部分
R 中的分类数据推断
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Calculate n as the number of rows
n <- nrow(gss2016)
# Calculate p_hat as the proportion in pacific meta region
p_hat <- gss2016 %>%
___(prop_pacific = ___(___ == "___")) %>%
pull()
# See the result
p_hat