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  3. Rによる仮説検定
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연습 문제

順位和検定

ノンパラメトリックな仮説検定のもう一つのグループとして、順位和検定があります。ここでの「順位」とは、数値を小さい順に並べたときの位置のことです。陸上の順位のように考えるとわかりやすいでしょう。最も速い（最小の）タイムが1位、次に速いタイムが2位、という具合です。

実際の値ではなくデータの順位に基づいて計算することで、検定統計量の分布に関する仮定を置かずに済みます。これは、平均よりも中央値のほうが外れ値に強いのと同じ意味で、よりロバストです。

よく使われる順位ベースの検定として、ノンパラメトリックなt検定に相当するWilcoxon–Mann–Whitney検定と、ノンパラメトリックなANOVAに相当するKruskal–Wallis検定があります。

late_shipments が利用できます。

지침 1/2

undefined XP
  • 1
    • late_shipments データセットを使い、重量（kg）と配送が遅延したかどうかの関係について、Wilcoxon–Mann–Whitney検定を実行します。
  • 2
    • late_shipments データセットを使い、重量（kg）と配送モードの関係について、Kruskal–Wallis検定を実行します。