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카이제곱 검정 수행하기

카이제곱 독립성 검정은 한 범주형 변수의 성공 비율이 다른 범주형 변수의 범주에 따라 차이가 있는지 비교합니다.

무역 거래에서는 계약 세부 사항을 정확히 명시하기 위해 비즈니스 약어를 자주 사용합니다. 이는 International Chamber of Commerce(ICC)의 국제 거래 조건, 줄여서 인코텀즈(incoterms)라고 합니다.

late_shipments 데이터셋에는 각 선적에 적용된 인코텀즈를 설명하는 vendor_inco_term 변수가 있습니다. 선택지는 다음과 같습니다.

  • EXW: "Ex works". 구매자가 상품의 운송 비용을 부담합니다.
  • CIP: "Carriage and insurance paid to". 판매자가 상품이 선적될 때까지 운임과 보험료를 부담합니다.
  • DDP: "Delivered duty paid". 판매자가 목적지 항구에 도착할 때까지 운송 비용을 부담합니다.
  • FCA: "Free carrier". 판매자가 상품의 운송 비용을 부담합니다.

인코텀즈가 운임 비용이 비싼지 여부에 영향을 줄 수도 있겠죠. 유의수준 0.01로 다음 가설을 검정해 보세요.

\(H_{0}\): vendor_inco_term와 freight_cost_group는 서로 독립이다.

\(H_{A}\): vendor_inco_term와 freight_cost_group는 서로 관련이 있다.

late_shipments를 사용할 수 있으며, ggplot2와 infer가 로드되어 있습니다.

Instructions 1/3

undefined XP
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  • late_shipments 데이터셋을 사용해 freight_cost_group로 채우기 색을 지정한 vendor_inco_term의 비율 누적 막대그래프를 그리세요.