Prüfen der Pearson-Annahmen
Damit eine Pearson-Korrelation geeignet ist, müssen zwei Annahmen erfüllt sein: Linearität und Normalverteilung.
Ein Unternehmen möchte eine Pearson-Korrelation zwischen der auf einer Website verbrachten Zeit und dem auf der Website für Käufe ausgegebenen Geld berechnen und prüft zunächst die Korrelation, ohne Gruppen zu berücksichtigen. Beurteile, ob eine Pearson-Korrelation geeignet ist, angesichts der zu erfüllenden Annahmen zu Linearität und Normalverteilung.
Das Paket ggplot2 und der Datensatz SiteSales wurden für dich geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
A/B-Tests in R
Anleitung zur Übung
- Erstelle ein Streudiagramm mit
AmountSpentauf der x-Achse undTimeSearchingauf der y-Achse, um die Linearität der Beziehung zu beurteilen. - Verwende
shapiro.test(), um festzustellen, obAmountSpentnormalverteilt ist. - Verwende
shapiro.test(), um festzustellen, obTimeSearchingnormalverteilt ist.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Assess the assumption of linearity
ggplot(___) +
___
# Assess the normality of the `AmountSpent` variable
___
# Assess the normality of the `TimeSearching` variable
___