CIs की व्याख्या और तकनीकी शर्तें

R में Inference की बुनियाद

Jo Hardin

Instructor

CIs बनाना

# 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

CIs के लिए प्रेरणा

लक्ष्य: जब आपके पास केवल सांख्यिकीय मान हो, तब पैरामीटर खोजना
आप कभी नहीं जान पाएँगे कि लिया गया सैंपल सचमुच सच पैरामीटर को समेटे है या नहीं

CIs की व्याख्या

बूटस्ट्रैप t-CI: (0.536, 0.864)
परसेंटाइल इंटरवल: (0.533, 0.833)

हम 95% आश्वस्त हैं कि उम्मीदवार X को वोट देने की योजना बनाने वालों का वास्तविक अनुपात 0.536 और 0.864 (या 0.533 और 0.833) के बीच है।

तकनीकी शर्तें

स्टैटिस्टिक का सैंपलिंग डिस्ट्रीब्यूशन पर्याप्त सममित और घंटी-आकार का हो
सैंपल साइज पर्याप्त बड़ा हो
री-सैंपल्ड अनुपातों में वेरिएबिलिटी

अभ्यास करते हैं!

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