解释置信区间与技术条件

R 推断基础

Jo Hardin

Instructor

构建置信区间

# 比较置信区间
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

# 找到 p-hat 的 2.5% 和 97.5%
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

置信区间的动机

目标：仅已知统计量时估计参数
无法知道所抽样本是否包含真实参数

解读置信区间

自助法 t 置信区间：(0.536, 0.864)
百分位区间：(0.533, 0.833)

我们有 95% 的把握认为，计划投票给候选人 X 的真实比例介于 0.536 与 0.864（或 0.533 与 0.833）之间

技术条件

统计量的抽样分布近似对称且钟形
样本量足够大
再抽样比例的变异性

Let's practice!

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