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  3. Rによる仮説検定
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演習

適合度の可視化

カイ二乗適合度検定は、カテゴリ変数の各水準の比率を仮説上の値と比較します。この検定を実行する前に、サンプルの分布と仮説分布を視覚的に比べておくと役に立ちます。

late_shipments データセットのベンダーのインコタームズを思い出してください。出荷全体の母集団では、次の頻度で4つの値が出現すると仮定しましょう。

  • EXW: 0.75
  • CIP: 0.05
  • DDP: 0.1
  • FCA: 0.1

late_shipments は使用可能で、tibble、dplyr、ggplot2、infer は読み込まれています。

指示1 / 2

undefined XP
    1
    2
  • late_shipments データセットを使って、vendor_inco_term を集計して数えます。
  • late_shipments の行数を取得します。
  • 定義中の tibble に列 n を追加し、各カテゴリの仮説上のカウントを入れます。