Uygunluk (goodness of fit) testi

Bir uygunluk testindeki sıfır hipotezi (null), her bir orana karşılık gelen belirli parametre değerlerinin bir listesidir. Senin analizinde bunun karşılığı, şehir düzeyindeki toplam oy sayılarına ait ilk rakamların dağılımının Benford Yasası’nı izlediği hipotezidir. Bunu şöyle yazabilirsin:

$$ H_0: p_1 = .30, p_2 = .18, \ldots, p_9 = .05 $$

Burada $p_1$, Benford çubuk grafiğindeki ilk çubuğun yüksekliğidir. Alternatif hipotez ise bu oranlardan en az birinin farklı olduğudur; yani ilk rakam dağılımının Benford Yasası’nı izlememesi.

Bu egzersizde, sayımlar gerçekten Benford Yasası’nı izleseydi gözlemleyeceğin türden ki-kare istatistiklerinin null dağılımını simülasyonla oluşturacaksın.

Bu egzersiz

R ile Kategorik Verilerde Çıkarım

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

p_benford’u ekrana yazdırarak incele.
iran ile başlayarak, chisq_stat kullanarak ki-kare istatistiğini hesapla. Veri çerçevesindeki yanıt olarak kullanılacak değişkeni ve bunları karşılaştırmak istediğin olasılık vektörünü belirtmen gerektiğine dikkat et.
p vektörünün p_benford olduğu point null hipotezi altında simülasyonla 500 örnekten oluşan Chisq istatistiği için bir null dağılımı oluştur. Ortaya çıkan istatistikleri null olarak kaydet.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Inspect p_benford
p_benford

# Compute observed stat
chi_obs_stat <- ___
  chisq_stat(response = ___, p = ___)

# Form null distribution
null <- ___
  # Specify the response
  ___
  # Set up the null hypothesis
  ___
  # Generate 500 reps
  ___
  # Calculate statistics
  ___

Kodu Düzenle ve Çalıştır