Interpretarea IC și condițiile tehnice

Bazele inferenței în R

Jo Hardin

Instructor

Crearea IC

# Compare confidence intervals
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

# Find 2.5% and 97.5% of p-hat vals
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

Motivația IC

Scopul este de a estima parametrul cunoscând doar statistica
Nu se știe niciodată dacă eșantionul colectat conține cu adevărat parametrul real

Interpretarea IC

IC bootstrap t: (0.536, 0.864)
Interval percentil: (0.533, 0.833)

Avem 95% încredere că proporția reală a persoanelor care intenționează să voteze candidatul X se află între 0.536 și 0.864 (sau 0.533 și 0.833)

Condiții tehnice

Distribuția de eșantionare a statisticii este rezonabil simetrică și în formă de clopot
Dimensiunea eșantionului este rezonabil de mare
Variabilitatea proporțiilor reeșantionate

Să exersăm!

Bazele inferenței în R