Pearson की धारणाओं का आकलन
Pearson correlation उपयुक्त होने के लिए, डेटा को दो धारणाएँ पूरी करनी होती हैं: linearity और normally distributed होना.
एक कंपनी वेबसाइट पर बिताए गए समय और उसी वेबसाइट पर खरीदी पर खर्च की गई रकम के बीच Pearson correlation चलाने में रुचि रखती है, पहले समूहों को नज़रअंदाज़ करते हुए समग्र correlation देखना चाहती है. जाँचें कि रैखिकता (linearity) और सामान्य वितरण (normality) की धारणाओं के आधार पर Pearson correlation उपयुक्त है या नहीं.
ggplot2 पैकेज और SiteSales डेटासेट आपके लिए लोड कर दिए गए हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में A/B Testing
अभ्यास निर्देश
- संबंध की linearity आँकने के लिए x-axis पर
AmountSpentऔर y-axis परTimeSearchingके साथ एक स्कैटर प्लॉट बनाएँ. - यह जाँचने के लिए कि
AmountSpentnormally distributed है या नहीं,shapiro.test()का उपयोग करें. - यह जाँचने के लिए कि
TimeSearchingnormally distributed है या नहीं,shapiro.test()का उपयोग करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Assess the assumption of linearity
ggplot(___) +
___
# Assess the normality of the `AmountSpent` variable
___
# Assess the normality of the `TimeSearching` variable
___