명세화와 가설 설정
3장에서, 운송비 그룹 간 지연 배송 비율에 대해 두 표본 비율 검정을 수행했어요. 그때의 가설을 다시 떠올려 봅시다.
\(H_{0}\): \(late_{\text{expensive}} - late_{\text{reasonable}} = 0\)
\(H_{A}\): \(late_{\text{expensive}} - late_{\text{reasonable}} > 0\)
이제 prop_test()를 사용하는 전통적 접근법을, 시뮬레이션 기반의 infer 파이프라인과 비교해 보겠습니다.
late_shipments는 제공되어 있고, dplyr과 infer는 로드되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 하는 가설 검정
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Perform a proportion test appropriate to the hypotheses
test_results <- late_shipments %>%
prop_test(
late ~ freight_cost_group,
order = c("expensive", "reasonable"),
success = "Yes",
alternative = "greater",
correct = FALSE
)
# See the results
test_results