Обчислення p-значень

У відео ви дізналися, що p-значення вимірює ступінь розбіжності між даними та нульовою гіпотезою. Тут ви обчислите p-значення для початкового набору даних про дискримінацію, а також для його малої та великої версій, disc_small і disc_big.

Початкові різниці часток доступні у вашому робочому середовищі як diff_orig, diff_orig_small і diff_orig_big, так само як і пермутовані набори даних disc_perm, disc_perm_small і disc_perm_big.

Пам'ятайте, що тут нас цікавить одностороння перевірка гіпотези. Тобто ви намагаєтеся відповісти на запитання: «Чи частіше підвищують чоловіків, ніж жінок?»

Ця вправа є частиною курсу

Основи інференції в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Використайте visualize() і get_p_value() із вбудованими функціями пакета infer. Пам'ятайте, що нульові статистики розташовані нижче за початкову різницю, тож p-значення (яке показує, як часто нульове значення є більш „екстремальним") обчислюється підрахунком кількості нульових значень, які є greater, ніж початкова різниця.
Повторіть для малого набору даних disc_perm_small, у якого спостережувана різниця — diff_orig_small.
Повторіть для великого набору даних disc_perm_big, у якого спостережувана різниця — diff_orig_big.
Ви можете перевірити себе, спробувавши: direction = "greater", direction = "two_sided" і direction = "less" перед тим, як натиснути «Надіслати відповідь».

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Visualize and calculate the p-value for the original dataset
disc_perm %>%
  ___(obs_stat = ___, direction = "___")

disc_perm %>%
  ___(___, ___)

# Visualize and calculate the p-value for the small dataset
___ %>%
  ___(___, ___)

___ %>%
  ___(___, ___)

# Visualize and calculate the p-value for the big dataset
___ %>%
  ___(___, ___)

___ %>%
  ___(___, ___)

Редагувати та запускати код