Teste t baseado em simulação
No Capítulo 2, você executou manualmente as etapas de um teste t para explorar essas hipóteses.
\(H_{0}\): O peso médio das remessas que não estavam atrasadas é o mesmo que o peso médio das remessas que estavam atrasadas.
\(H_{A}\): O peso médio das remessas que não estavam atrasadas é menor do que o peso médio das remessas que estavam atrasadas.
Você pode executar o teste de forma mais concisa usando o infer's t_test().
late_shipments %>%
t_test(
weight_kilograms ~ late,
order = c("No", "Yes"),
alternative = "less"
)
t_test() pressupõe que a distribuição nula seja normal. Podemos evitar suposições usando um equivalente não paramétrico baseado em simulação.
late_shipments está disponível; dplyr e infer estão carregados.
Este exercício faz parte do curso
Teste de hipóteses em R
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# 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