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Bài tập

帰無仮説が真のとき

この演習では実験を行います。帰無仮説が真であることを「知っている」状況で仮説検定を実行すると、何が起きるでしょうか？ 期待としては帰無仮説を保持したいところですが、統計的な誤りを犯す可能性は常にあります。

実験を始めるために、各サブジェクトに対して公正なコイントスの結果を表す新しい説明変数 coinflip を作成しました。この変数を用いて、次の帰無仮説を立てられます。

$$ H_{0}: p_{heads} - p_{tails} = 0 $$

これは、"heads" を出した人と "tails" を出した人のあいだで、死刑を支持する割合に差がないと主張しています。coinflip は cappun と独立に作られているため、この帰無仮説が真であることを私たちは「知って」います。問題は、あなたの検定がこの帰無仮説を棄却するのか、それとも保持するのかという点です。

Hướng dẫn 1/4

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  • 新しい coinflip 変数を確認します。
  • データセット gssmod を使い、coinflip の heads と tails のそれぞれで FAVOR の比率を計算し、統計量を p_hats に保存します。