Avaliando pressupostos de Pearson

Para que a correlação de Pearson seja apropriada, os dados devem atender a dois pressupostos: linearidade e distribuição normal.

Uma empresa está interessada em rodar uma correlação de Pearson entre o tempo gasto em um site e o valor gasto na compra de itens nesse site, primeiro avaliando a correlação ignorando grupos. Avalie se uma correlação de Pearson é apropriada, considerando os pressupostos de linearidade e de distribuição normal que devem ser atendidos.

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Testes A/B em R

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Instruções do exercicio

Crie um gráfico de dispersão com AmountSpent no eixo x e TimeSearching no eixo y para avaliar a linearidade do relacionamento.
Use shapiro.test() para verificar se AmountSpent segue uma distribuição normal.
Use shapiro.test() para verificar se TimeSearching segue uma distribuição normal.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Assess the assumption of linearity
ggplot(___) +
  ___

# Assess the normality of the `AmountSpent` variable
___

# Assess the normality of the `TimeSearching` variable
___

Editar e Executar Código