アイオワを検定する
先ほどの先頭数字の棒グラフは少し不穏でしたね。ベンフォードの法則が示す分布とかけ離れて見えます。ただし早合点は禁物です。各棒が含んでいたのはごく少数の郡だけで、実はデータ量がそれほど多くありません。
こんなときこそ仮説検定が役に立ちます。目に見える構造(ここではベンフォードの法則からのずれ)が、小標本による偶然のばらつきで説明できるのか、それとも体系的な差を示しているのかを判断できるからです。
この演習はコースの一部です
R によるカテゴリカルデータの推測
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。
# Compute observed stat
chi_obs_stat <- ___ %>%
___