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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

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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 <- ___ %>%
  ___
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