Dispensa di modelli lineari in R - Dipartimento di Statistica

CAPITOLO 3. DISTRIBUZIONI E STUDI DI SIMULAZIONE 31
y
20 40 60 80
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0 5 10 15 20 25 30
Figura 3.8: Diagramma di dispersione di x e y, retta di regressione stimata (nero) e
“vera” retta di regressione (rosso).
> n beta2.hat beta1.hat residui s2 var.beta2.hat beta2.lower beta2.upper beta2.lower
[1] 2.9805
> beta2.upper
[1] 3.2069
Secondo la teoria, replicando l’esperimento un numero elevato di volte, circa il 95%
degli intervalli di confidenza osservati dovrebbe contenere il vero valore del parametro,
β2 = 3. Si può ricorrere ad uno studio di simulazione anche per valutare il
livello di copertura effettivo di un intervallo di confidenza con livello nominale 0.95.
Si crei un file di testo simul.R (usando un qualsiasi editor di testo) con le istruzioni
necessarie per generare 1000 campioni, su cui calcolare gli intervalli di confidenza,
e memorizzare gli estremi nella matrice con 1000 righe e 2 colonne di nome beta2.ic.
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