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Inferência para Dados Numéricos em R

Mine Cetinkaya-Rundel

Associate Professor of the Practice, Duke University

Aluguel em Manhattan

Em um determinado dia, vinte apartamentos de 1 quarto foram selecionados aleatoriamente no Craigslist Manhattan entre os listados como "by owner" (em vez de por uma imobiliária).

A média ou a mediana é a melhor medida do aluguel típico em Manhattan?

chp1-vid1-manhattan-rents

Técnicas de bootstrapping

Assumir que os dados são representativos
"Puxar-se pelas próprias botas" (bootstrapping)

Amostra observada

mediana da amostra = $2,350

chp1-vid1-bootsamp-bootpop

População bootstrap

chp1-vid1-bootsamp-bootpop

Esquema de bootstrapping

Faça uma amostra bootstrap — uma amostra aleatória com reposição a partir da amostra original, do mesmo tamanho da amostra original.
Calcule a estatística bootstrap — uma estatística como média, mediana, proporção etc., computada nas amostras bootstrap.
Repita os passos (1) e (2) muitas vezes para criar uma distribuição bootstrap — a distribuição das estatísticas bootstrap.

Esquema de bootstrapping, em R

library(infer)

___ %>%                               # começar com o data frame
  specify(response = ___) %>%         # especificar a variável de interesse

Esquema de bootstrapping, em R

library(infer)

___ %>%                               # começar com o data frame
  specify(response = ___) %>%         # especificar a variável de interesse
  generate(reps = ___, type = "bootstrap") %>%  # gerar amostras bootstrap

Esquema de bootstrapping, em R

library(infer)

___ %>%                               # começar com o data frame
  specify(response = ___) %>%         # especificar a variável de interesse
  generate(reps = ___, type = "bootstrap") %>%  # gerar amostras bootstrap
  calculate(stat = "___")             # calcular a estatística bootstrap

Construindo o intervalo bootstrap

library(infer)

___ %>%                               # começar com o data frame
  specify(response = ___) %>%         # especificar a variável de interesse
  generate(reps = ___, type = "bootstrap") %>%  # gerar amostras bootstrap
  calculate(stat = "___")             # calcular a estatística bootstrap

chp1-vid1-boot-dist-noaxes

Construindo o intervalo bootstrap

library(infer)

___ %>%                               # começar com o data frame
  specify(response = ___) %>%         # especificar a variável de interesse
  generate(reps = ___, type = "bootstrap") %>%  # gerar amostras bootstrap
  calculate(stat = "___")             # calcular a estatística bootstrap

chp1-vid1-boot-dist-noaxes-parantheses

Vamos praticar!

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