सिमुलेशन-आधारित इनफेरेंस

R में Linear Regression के लिए Inference

Jo Hardin

Professor, Pomona College

जुड़वाँ के IQs का स्कैटर प्लॉट।

जुड़वाँ का डेटा

जुड़वाँ के IQs की तालिका। हर पंक्ति एक जुड़वाँ जोड़ी दर्शाती है। पहली कॉलम में फोस्टर पेरेंट्स के साथ पले जुड़वाँ का IQ है, और दूसरी कॉलम में बायोलॉजिकल पेरेंट्स के साथ पले जुड़वाँ का IQ है।

परिम्यूट किया हुआ जुड़वाँ डेटा

जुड़वाँ के IQs की तालिका में प्रत्येक कॉलम को परिम्यूट किया गया है, जिससे जुड़वाँ अब एक ही पंक्ति में साथ नहीं हैं।

परिम्यूटेड डेटा (1) का प्लॉट

मूल डेटा

परिम्यूटेड डेटा (1)

परिम्यूटेड डेटा (2) का प्लॉट

मूल डेटा

परिम्यूटेड डेटा (2)

परिम्यूटेड डेटा (1) और (2)

परिम्यूटेड डेटा (1)

परिम्यूटेड डेटा (2)

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

कई परिम्यूटेड स्लोप्स

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)

परिम्यूटेड स्लोप्स, लाल में observed स्लोप

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)

अभ्यास करते हैं!

R में Linear Regression के लिए Inference