シミュレーションによる t 検定
第2章では、次の仮説を調べるために、t 検定の手順を手作業で行いました。
\(H_{0}\): 遅延しなかった出荷の平均重量は、遅延した出荷の平均重量と同じである。
\(H_{A}\): 遅延しなかった出荷の平均重量は、遅延した出荷の平均重量より小さい。
infer の t_test() を使うと、より簡潔に検定を実行できます。
late_shipments %>%
t_test(
weight_kilograms ~ late,
order = c("No", "Yes"),
alternative = "less"
)
t_test() は、帰無分布が正規分布であると仮定します。シミュレーションに基づくノンパラメトリックな同等手法を使えば、この仮定を避けられます。
late_shipments は利用可能で、dplyr と infer は読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Rによる仮説検定
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Fill out the null distribution pipeline
null_distn <- late_shipments %>%
# Specify weight_kilograms vs. late
___ %>%
# Declare a null hypothesis of independence
___ %>%
# Generate 1000 permutation replicates
___ %>%
# Calculate the difference in means ("No" minus "Yes")
___
# See the results
null_distn