IC par simulation pour la pente

Inférence pour la régression linéaire en R

Jo Hardin

Professor, Pomona College

Permutation vs bootstrap : variabilité

Pentes à partir de données permutées

Pentes à partir de données bootstrap

Code : permutation vs bootstrap

Permutation :

twins %>% 
  specify(Foster ~ Biological) %>% 
  hypothesize(null = "independence") %>% 
  generate(reps = 100, type = "permute") %>% 
  calculate(stat = "slope")

Bootstrap :

twins %>% 
  specify(Foster ~ Biological) %>%  
  generate(reps = 100, type = "bootstrap") %>% 
  calculate(stat = "slope")

Distribution d'échantillonnage : randomisation vs bootstrap

Pentes à partir de données permutées

Pentes à partir de données bootstrap

Passons à la pratique !

Inférence pour la régression linéaire en R