p-값, 두 가지 방법
귀무분포에 도달하는 방법은 보통 두 가지가 있다는 것을 앞에서 보셨죠. 계산을 통한 방법과 수학적 근사입니다. 카이제곱 적합도 검정도 예외가 아닙니다. 근사 분포는 다시 자유도가 범주의 개수에서 1을 뺀 값인 "Chi-squared distribution"입니다.
이 연습 문제에서는 이 두 가지 접근을 비교하여, 이란의 첫 자리 숫자 분포가 벤퍼드 법칙과 얼마나 일치하는지를 나타내는 p-값을 계산해 보겠습니다. 지난 연습에서 만든 관측 통계량은 chi_obs_stat으로 작업 공간에 저장되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 범주형 데이터 추론
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Compute degrees of freedom
degrees_of_freedom <- ___ %>%
# Pull out first_digit vector
pull("first_digit") %>%
# Calculate n levels and subtract 1
___
# Plot both null dists
___
# Add density layer
___
# Add vertical line at obs stat
___
# Overlay chisq approx
stat_function(fun = dchisq, args = list(df = ___), color = "blue")