दो शून्य वितरण बनाना
यह समझने के लिए कि इस परिकल्पना के तहत chi-squared परीक्षण-सांख्यिकी किस पूरी वितरण का रूप ले सकती है, आपको और भी अधिक डेटासेट्स जनरेट करने होंगे.
ऐसा करने के लिए, पिछले अभ्यास में natspac वैरिएबल के साथ किए गए अपने काम को आगे बढ़ाइए, फिर दूसरी परिकल्पना जाँच चलाइए ताकि देखें कि party और natarms स्वतंत्र हैं या नहीं. जब आपके पास दोनों शून्य वितरण तैयार हों, तो आप उन्हें विज़ुअलाइज़ करके देख सकते हैं कि वे आपके observed सांख्यिकों के अनुरूप हैं या नहीं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में श्रेणीबद्ध डेटा के लिए अनुमान
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create null
___ <- gss_party %>%
specify(natspac ~ party) %>%
hypothesize(null = "independence") %>%
generate(reps = ___, type = "permute") %>%
calculate(stat = "Chisq")
# Visualize null
___ +
# Add density layer
___ +
# Add vertical line at obs stat
___