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演習

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。

指示1 / 3

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  • 送料の遅延有無に対する重量（kg）を指定します。
  • 独立であるという帰無仮説を宣言します。
  • 1000 個の置換レプリケートを生成します。
  • 平均の差を計算し、"No" から "Yes" を引く順序で order を設定します。