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  3. R로 하는 가설 검정
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연습 문제

적합도 시각화하기

카이제곱 적합도 검정은 범주형 변수의 각 수준 비율을 가설값과 비교합니다. 검정을 실행하기 전, 표본 분포와 가설 분포를 시각적으로 비교해 보면 도움이 됩니다.

late_shipments 데이터셋의 vendor incoterms를 떠올려 보세요. 전체 배송 집단에서 네 값의 빈도가 다음과 같다고 가정해 보겠습니다.

  • EXW: 0.75
  • CIP: 0.05
  • DDP: 0.1
  • FCA: 0.1

late_shipments는 제공되며, tibble, dplyr, ggplot2, infer가 로드되어 있습니다.

지침 1/2

undefined XP
    1
    2
  • late_shipments 데이터셋을 사용해 vendor_inco_term를 집계하세요.
  • late_shipments의 행 개수를 구하세요.
  • 정의 중인 tibble에 가설 각 범주의 개수를 담는 열 n을 추가하세요.