Вывод на основе симуляции

Вывод для линейной регрессии в R

Jo Hardin

Professor, Pomona College

Вывод для линейной регрессии в R

Диаграмма рассеяния IQ близнецов.

Вывод для линейной регрессии в R

Данные о близнецах

Таблица IQ близнецов. Каждая строка соответствует паре близнецов. Первый столбец содержит IQ близнеца, воспитанного приёмными родителями, второй — близнеца, воспитанного биологическими родителями.

Вывод для линейной регрессии в R

Переставленные данные о близнецах

В таблице IQ близнецов каждый столбец переставлен случайным образом, поэтому пары близнецов больше не находятся в одной строке.

Вывод для линейной регрессии в R

Переставленные данные (1) на графике

Исходные данные

Переставленные данные (1)

Вывод для линейной регрессии в R

Переставленные данные (2) на графике

Исходные данные

Переставленные данные (2)

Вывод для линейной регрессии в R

Переставленные данные (1) и (2)

Переставленные данные (1)

Переставленные данные (2)

Вывод для линейной регрессии в R
twins %>%
   specify(Foster ~ Biological) %>%
   hypothesize(null = "independence") %>%
   generate(reps = 10, type = "permute") %>%
   calculate(stat = "slope")
A tibble: 10 x 2
   replicate          stat
       <int>         <dbl>
 1         1  0.0007709302
 2         2 -0.0353592305
 3         3 -0.0278627974
 4         4 -0.0072547982
 5         5 -0.1252761541
 6         6 -0.1669869287
 7         7 -0.2610519170
 8         8 -0.0157695494
 9         9  0.0581361900
10        10  0.1598471947
Вывод для линейной регрессии в R

Множество переставленных наклонов

perm_slope <- twins %>%
   specify(Foster ~ Biological) %>%
   hypothesize(
     null = "independence"
     ) %>%
   generate(reps = 1000, 
            type = "permute") %>%
   calculate(stat = "slope") 

ggplot(data = perm_slope, aes(x = stat)) + 
   geom_histogram() +
   xlim(-1,1)

Вывод для линейной регрессии в R

Переставленные наклоны и наблюдаемый наклон (красный)

obs_slope <- lm(Foster ~ Biological,
                data = twins) %>%
   tidy() %>%   
   filter(term == "Biological") %>%
   select(estimate) %>%   
   pull()
obs_slope
0.901436
ggplot(data = perm_slope, aes(x = stat)) + 
   geom_histogram() +
   geom_vline(xintercept = obs_slope, color = "red") 
   + xlim(-1,1)

Вывод для линейной регрессии в R

Давайте потренируемся!

Вывод для линейной регрессии в R

Preparing Video For Download...