Критерій узгодженості (goodness of fit)

Нульова гіпотеза у критерії узгодженості — це перелік конкретних значень параметрів для кожної частки. У вашому аналізі еквівалентна гіпотеза полягає в тому, що закон Бенфорда застосовний до розподілу перших цифр загальної кількості голосів на рівні міст. Це можна записати так:

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

Де $p_1$ — це висота першої колонки на стовпчиковій діаграмі Бенфорда. Альтернативна гіпотеза стверджує, що принаймні одна з цих часток відрізняється; тобто розподіл перших цифр не відповідає закону Бенфорда.

У цій вправі ви використаєте моделювання, щоб побудувати нульовий розподіл значень статистики хі-квадрат, які ви спостерігали б, якби ці підрахунки справді підпорядковувалися закону Бенфорда.

Ця вправа є частиною курсу

Статистичні висновки для категоріальних даних у R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Перегляньте p_benford, вивівши його на екран.
Починаючи з iran, обчисліть статистику хі-квадрат за допомогою chisq_stat. Зверніть увагу, що потрібно вказати змінну в датафреймі, яка буде відгуком, а також вектор ймовірностей, з яким ви бажаєте їх порівняти.
Побудуйте нульовий розподіл із 500 вибірок статистики Chisq шляхом моделювання за нульової гіпотези point, що вектор часток p дорівнює p_benford. Збережіть отримані статистики як null.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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
  ___

Редагувати та запускати код