信頼区間の解釈と技術的条件

Rによる推測の基礎

Jo Hardin

Instructor

CI の作成

# 信頼区間を比較
one_poll_boot %>% summarize(
    lower = p_hat - 2 * 
            sd(prop_yes_boot),
    upper = p_hat + 2 * 
            sd(prop_yes_boot))

# A tibble: 1 × 2
     lower    upper
     <dbl>    <dbl>
1 0.536148 0.863852

# p-hat の値の 2.5% と 97.5% を求める
one_poll_boot %>% summarize(
    q025_prop = quantile(prop_yes_boot,
                         p = .025),
    q975_prop = quantile(prop_yes_boot,
                         p = .975))

# A tibble: 1 × 2
  q025_prop q975_prop
      <dbl>     <dbl>
1 0.5333333 0.8333333

CI の動機づけ

わかっているのは統計量のみで、母数を推定するのが目標
収集した標本に真の母数が含まれるかはわからない

CI の解釈

ブートストラップ t-CI: (0.536, 0.864)
パーセンタイル区間: (0.533, 0.833)

候補者Xに投票予定の真の割合は 0.536〜0.864（または 0.533〜0.833）の間にあると95%確信する

技術的条件

統計量の標本分布がおおむね対称で鐘形
標本サイズが十分大きい
リサンプリングした比率のばらつき

練習しましょう！

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