p-значение двумя способами
Вы уже знаете, что нулевое распределение обычно можно получить двумя способами: с помощью вычислений и с помощью математической аппроксимации. Критерий хи-квадрат для проверки согласия не является исключением. Аппроксимирующим распределением снова служит «распределение хи-квадрат», степени свободы которого равны числу категорий минус единица.
В этом упражнении вы сравните оба подхода для вычисления p-значения, которое характеризует, насколько распределение первых цифр иранских данных соответствует закону Бенфорда. Обратите внимание, что наблюдаемая статистика, вычисленная в предыдущем упражнении, сохранена в вашей рабочей среде как chi_obs_stat.
Это упражнение является частью курса
Статистические выводы для категориальных данных в R
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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")