НачатьНачать бесплатно

Проверка предположений для корреляции Пирсона

Чтобы корреляция Пирсона была применима, данные должны удовлетворять двум условиям: линейности и нормальному распределению.

Компания хочет вычислить корреляцию Пирсона между временем, проведённым на сайте, и суммой, потраченной на покупки, — сначала без учёта групп. Оцените, можно ли применять корреляцию Пирсона с учётом требований линейности и нормальности распределения.

Пакет ggplot2 и набор данных SiteSales уже загружены.

Это упражнение является частью курса

A/B-тестирование в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Постройте точечный график, где по оси x отложена переменная AmountSpent, а по оси y — TimeSearching, чтобы оценить линейность зависимости.
  • Используйте shapiro.test(), чтобы проверить, подчиняется ли AmountSpent нормальному распределению.
  • Используйте shapiro.test(), чтобы проверить, подчиняется ли TimeSearching нормальному распределению.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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

# Assess the normality of the `AmountSpent` variable
___

# Assess the normality of the `TimeSearching` variable
___
Редактировать и запускать код