Kiểm định t dựa trên mô phỏng
Trong Chương 2, bạn đã thực hiện thủ công các bước của kiểm định t để kiểm tra các giả thuyết sau.
\(H_{0}\): Trung bình khối lượng (kg) của các lô hàng không giao trễ bằng trung bình khối lượng của các lô hàng giao trễ.
\(H_{A}\): Trung bình khối lượng của các lô hàng không giao trễ nhỏ hơn trung bình khối lượng của các lô hàng giao trễ.
Bạn có thể chạy kiểm định ngắn gọn hơn bằng t_test() của infer.
late_shipments %>%
t_test(
weight_kilograms ~ late,
order = c("No", "Yes"),
alternative = "less"
)
t_test() giả định phân phối không (null distribution) là chuẩn. Ta có thể tránh các giả định này bằng cách dùng một phương pháp phi tham số dựa trên mô phỏng tương đương.
late_shipments đã sẵn có; dplyr và infer đã được nạp.
Bài tập này là một phần của khóa học
Kiểm định giả thuyết trong R
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Fill out the null distribution pipeline
null_distn <- late_shipments %>%
# Specify weight_kilograms vs. late
___ %>%
# Declare a null hypothesis of independence
___ %>%
# Generate 1000 permutation replicates
___ %>%
# Calculate the difference in means ("No" minus "Yes")
___
# See the results
null_distn