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。

iowa_county から始めて、chisq_stat() を使って観測されたカイ二乗統計量を計算してください。