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Inferenza per dati numerici in R

Mine Cetinkaya-Rundel

Associate Professor of the Practice, Duke University

Affitti a Manhattan

In un dato giorno, venti appartamenti 1 BR sono stati selezionati a caso su Craigslist Manhattan tra quelli elencati come "by owner" (non da un'agenzia).

È meglio la media o la mediana per descrivere l'affitto tipico a Manhattan?

chp1-vid1-manhattan-rents

Tecniche di bootstrapping

Supponi che i dati siano rappresentativi
«Tirarsi su per i lacci degli stivali» (bootstrapping)

Campione osservato

mediana del campione = $2,350

chp1-vid1-bootsamp-bootpop

Popolazione bootstrap

chp1-vid1-bootsamp-bootpop

Schema di bootstrapping

Prendi un campione bootstrap: un campione casuale con reimmissione dall'originale, della stessa dimensione.
Calcola la statistica bootstrap: media, mediana, proporzione, ecc. sul campione bootstrap.
Ripeti i passaggi (1) e (2) molte volte per creare una distribuzione bootstrap: la distribuzione delle statistiche bootstrap.

Schema di bootstrapping, in R

library(infer)

___ %>%                               # inizia dal data frame
  specify(response = ___) %>%         # specifica la variabile di interesse

Schema di bootstrapping, in R

library(infer)

___ %>%                               # inizia dal data frame
  specify(response = ___) %>%         # specifica la variabile di interesse
  generate(reps = ___, type = "bootstrap") %>%  # genera campioni bootstrap

Schema di bootstrapping, in R

library(infer)

___ %>%                               # inizia dal data frame
  specify(response = ___) %>%         # specifica la variabile di interesse
  generate(reps = ___, type = "bootstrap") %>%  # genera campioni bootstrap
  calculate(stat = "___")             # calcola la statistica bootstrap

Costruire l'intervallo bootstrap

library(infer)

___ %>%                               # inizia dal data frame
  specify(response = ___) %>%         # specifica la variabile di interesse
  generate(reps = ___, type = "bootstrap") %>%  # genera campioni bootstrap
  calculate(stat = "___")             # calcola la statistica bootstrap

chp1-vid1-boot-dist-noaxes

Costruire l'intervallo bootstrap

library(infer)

___ %>%                               # inizia dal data frame
  specify(response = ___) %>%         # specifica la variabile di interesse
  generate(reps = ___, type = "bootstrap") %>%  # genera campioni bootstrap
  calculate(stat = "___")             # calcola la statistica bootstrap

chp1-vid1-boot-dist-noaxes-parantheses

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