Symulacyjny test t
W rozdziale 2 ręcznie wykonałeś/-aś kroki testu t, aby zbadać poniższe hipotezy.
\(H_{0}\): Średnia waga przesyłek, które nie były opóźnione, jest taka sama jak średnia waga przesyłek, które były opóźnione.
\(H_{A}\): Średnia waga przesyłek, które nie były opóźnione, jest mniejsza niż średnia waga przesyłek, które były opóźnione.
Ten sam test możesz przeprowadzić zwięźlej, korzystając z funkcji t_test() z pakietu infer.
late_shipments %>%
t_test(
weight_kilograms ~ late,
order = c("No", "Yes"),
alternative = "less"
)
Funkcja t_test() zakłada, że rozkład zerowy jest normalny. Możesz uniknąć tego założenia, stosując symulacyjny odpowiednik testu nieparametrycznego.
Zbiór danych late_shipments jest dostępny; pakiety dplyr i infer są załadowane.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Testowanie hipotez w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Fill out the null distribution pipeline
null_distn <- late_shipments %>%
# Specify weight_kilograms vs. late
___ %>%
# Declare a null hypothesis of independence
___ %>%
# Generate 1000 permutation replicates
___ %>%
# Calculate the difference in means ("No" minus "Yes")
___
# See the results
null_distn