2標本のための prop_test()
p値を手計算するのは手間がかかりました。計算の仕組みを理解するには有用ですが、実務の分析では現実的ではありません。日常的には、infer パッケージを使うのがよいでしょう。
仮説を思い出しましょう。
\(H_{0}\): \(late_{\text{expensive}} - late_{\text{reasonable}} = 0\)
\(H_{A}\): \(late_{\text{expensive}} - late_{\text{reasonable}} > 0\)
late_shipments が利用可能で、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
演習の手順
late_shipments データセットを使い、prop_test() で上記の仮説に適した比率の検定を行ってください。
lateとfreight_cost_groupの関係を仮説として指定します。- 運賃コストグループの
orderを設定します。 lateのsuccess値と、alternative仮説の種類を指定します。- Yates の連続性補正は使用しないでください。
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。
# Perform a proportion test appropriate to the hypotheses
test_results <- ___
# See the results
test_results