Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Đánh giá các giả định của Pearson

Để hệ số tương quan Pearson phù hợp, dữ liệu phải thỏa hai giả định: tính tuyến tính và phân phối chuẩn.

Một công ty muốn chạy tương quan Pearson giữa thời gian dành cho website và số tiền chi để mua hàng trên website, trước tiên đánh giá tương quan mà không xét theo nhóm. Hãy đánh giá xem liệu có nên dùng tương quan Pearson hay không dựa trên các giả định về tuyến tính và phân phối chuẩn cần được đáp ứng.

Gói ggplot2 và bộ dữ liệu SiteSales đã được nạp sẵn cho bạn.

Bài tập này là một phần của khóa học

A/B Testing bằng R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Tạo biểu đồ phân tán với AmountSpent trên trục x và TimeSearching trên trục y để đánh giá tính tuyến tính của mối quan hệ.
  • Dùng shapiro.test() để xác định AmountSpent có tuân theo phân phối chuẩn hay không.
  • Dùng shapiro.test() để xác định TimeSearching có tuân theo phân phối chuẩn hay không.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

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

# Assess the normality of the `AmountSpent` variable
___

# Assess the normality of the `TimeSearching` variable
___
Chỉnh sửa và Chạy Mã